Avui assistim a una revolució en l'àmbit del processament del llenguatge natural. I és segur que no hi ha futur sense intel·ligència artificial. Ja estem utilitzant diversos "assistents" d'IA.
Els chatbots són els millors exemples en el nostre cas. Representen la nova era de la comunicació. Però, què els fa tan especials?
Els chatbots actuals poden comprendre i respondre consultes en llenguatge natural amb la mateixa precisió i detall que els experts humans. És emocionant conèixer els mecanismes que intervenen en el procés.
Posa't el cinturó i descobrim la tecnologia que hi ha darrere.
Submergir-se a la tecnologia
AI Transformers és una paraula clau important en aquesta àrea. Són com xarxes neuronals que han revolucionat el processament del llenguatge natural. En realitat, hi ha considerables paral·lels de disseny entre els transformadors d'IA i les xarxes neuronals.
Tots dos estan formats per diverses capes d'unitats de processament que realitzen una sèrie de càlculs per convertir les dades d'entrada en prediccions com a sortida. En aquesta publicació, veurem el poder dels transformadors d'IA i com estan canviant el món que ens envolta.
El potencial del processament del llenguatge natural
Comencem per les bases. Ho sentim gairebé a tot arreu. Però, què és exactament el processament del llenguatge natural?
És un segment de intel·ligència artificial que se centra en la interacció dels humans i les màquines mitjançant l'ús del llenguatge natural. L'objectiu és permetre als ordinadors percebre, interpretar i produir el llenguatge humà d'una manera significativa i autèntica.
Reconeixement de veu, traducció d'idiomes, anàlisi del sentiment, i el resum de text són tots exemples d'aplicacions de PNL. Els models tradicionals de PNL, d'altra banda, han lluitat per comprendre els enllaços complexos entre les paraules d'una frase. Això va fer impossibles els alts nivells de precisió en moltes tasques de PNL.
És quan AI Transformers entren a la imatge. Mitjançant un procés d'autoatenció, els transformadors poden registrar dependències a llarg termini i enllaços entre paraules en una frase. Aquest mètode permet que el model opti per atendre diverses seccions de la seqüència d'entrada. Per tant, pot comprendre el context i el significat de cada paraula en una frase.
Què són exactament els models de transformadors
Un transformador AI és un aprenentatge profund arquitectura que entén i processa diversos tipus d'informació. Sobresurt a l'hora de determinar com es relacionen diversos bits d'informació entre si, com ara com s'enllacen les diferents paraules d'una frase o com s'ajusten les diferents seccions d'una imatge.
Funciona dividint la informació en petits trossos i després mirant tots aquests components alhora. És com si nombrosos petits robots estiguessin cooperant per comprendre les dades. A continuació, un cop ho sap tot, torna a muntar tots els components per proporcionar una resposta o sortida.
Els transformadors d'IA són extremadament valuosos. Poden entendre el context i els vincles a llarg termini entre informació diversa. Això és fonamental per a tasques com la traducció d'idiomes, el resum i la resposta a preguntes. Per tant, són els cervells darrere de moltes de les coses interessants que la IA pot aconseguir!
L'atenció és tot el que necessiteu
El subtítol "L'atenció és tot el que necessiteu" fa referència a una publicació del 2017 que proposava el model del transformador. Va revolucionar la disciplina del processament del llenguatge natural (PNL).
Els autors d'aquesta investigació van afirmar que el mecanisme d'autoatenció del model de transformador era prou fort com per assumir el paper del recurrent i convencional. xarxes neuronals convolucionals utilitzat per a tasques de PNL.
Què és exactament l'autoatenció?
És un mètode que permet que el model es concentri en diversos segments de seqüència d'entrada quan produeix prediccions.
En altres paraules, l'autoatenció permet que el model calculi un conjunt de puntuacions d'atenció per a cada element respecte a la resta de components, permetent al model equilibrar la importància de cada element d'entrada.
En un enfocament basat en transformadors, l'autoatenció funciona de la següent manera:
La seqüència d'entrada s'incrusta primer en una sèrie de vectors, un per a cada membre de la seqüència.
Per a cada element de la seqüència, el model crea tres conjunts de vectors: el vector de consulta, el vector clau i el vector de valor.
El vector de consulta es compara amb tots els vectors clau i les similituds es calculen mitjançant un producte escalat.
Les puntuacions d'atenció que resulten es normalitzen mitjançant una funció softmax, que genera un conjunt de pesos que indiquen la importància relativa de cada peça de la seqüència.
Per crear la representació de sortida final, els vectors de valor es multipliquen pels pesos d'atenció i es sumen.
Els models basats en transformadors, que utilitzen l'autoatenció, poden capturar amb èxit relacions de llarg abast en seqüències d'entrada sense dependre de finestres de context de longitud fixa, cosa que els fa especialment útils per a aplicacions de processament de llenguatge natural.
exemple
Suposem que tenim una seqüència d'entrada de sis fitxes: "El gat es va asseure a la catifa". Cada testimoni es pot representar com un vector, i la seqüència d'entrada es pot veure de la següent manera:
A continuació, per a cada testimoni, construiríem tres conjunts de vectors: el vector de consulta, el vector clau i el vector de valor. El vector testimoni incrustat es multiplica per tres matrius de pes apreses per produir aquests vectors.
Per al primer testimoni "El", per exemple, els vectors de consulta, clau i valor serien:
Vector de consulta: [0.4, -0.2, 0.1]
Vector clau: [0.2, 0.1, 0.5]
Vector de valor: [0.1, 0.2, 0.3]
Les puntuacions d'atenció entre cada parell de fitxes de la seqüència d'entrada es calculen pel mecanisme d'autoatenció. Per exemple, la puntuació d'atenció entre les fitxes 1 i 2 "El" es calcularia com el producte escalat de la seva consulta i els vectors clau:
Puntuació d'atenció = dot_product(vector de consulta del testimoni 1, vector clau del testimoni 2)
= (0.4 * 0.8) + (-0.2 * 0.2) + (0.1 * 0.1)
= 0.31
Aquestes puntuacions d'atenció mostren la rellevància relativa de cada testimoni de la seqüència respecte als altres.
Finalment, per a cada testimoni, la representació de sortida es crea prenent una suma ponderada dels vectors de valor, amb els pesos determinats per les puntuacions d'atenció. La representació de sortida per al primer testimoni "El", per exemple, seria:
Vector de sortida del testimoni 1 = (puntuació d'atenció amb el testimoni 1) * Vector de valor per al testimoni 2
+ (puntuació d'atenció amb el Token 3) * Vector de valor per al Token 3
+ (puntuació d'atenció amb el Token 4) * Vector de valor per al Token 4
+ (puntuació d'atenció amb el Token 5) * Vector de valor per al Token 5
+ (puntuació d'atenció amb el Token 6) * Vector de valor per al Token 6
= (0.31 * [0.1, 0.2, 0.3]) + (0.25 * [0.2, -0.1, 0.7]) + (0.08 * [0.3, 0.5, -0.1]) + (0.14 * [0.1, 0.3, -0.2] ) + (0.22 * [0.6, -0.3, 0.4])
= [0.2669, 0.1533, 0.2715]
Com a resultat de l'autoatenció, el model basat en transformador pot optar per atendre diferents seccions de la seqüència d'entrada quan es crea la seqüència de sortida.
Les aplicacions són més del que penses
A causa de la seva adaptabilitat i capacitat per gestionar una àmplia gamma de tasques de PNL, com ara traducció automàtica, anàlisi de sentiments, resum de text i molt més, els transformadors d'IA han crescut en popularitat en els darrers anys.
Els transformadors d'IA s'han utilitzat en diversos dominis, com ara el reconeixement d'imatges, els sistemes de recomanació i fins i tot el descobriment de fàrmacs, a més d'aplicacions clàssiques basades en llenguatges.
Els transformadors d'IA tenen usos gairebé il·limitats, ja que es poden adaptar a nombroses àrees problemàtiques i tipus de dades. Els transformadors d'IA, amb la seva capacitat per analitzar seqüències de dades complicades i capturar relacions a llarg termini, es preveu que siguin un factor impulsor important en el desenvolupament d'aplicacions d'IA en els propers anys.
Comparació amb altres arquitectures de xarxes neuronals
Com que poden analitzar seqüències d'entrada i comprendre relacions de llarg abast al text, els transformadors d'IA són especialment adequats per al processament del llenguatge natural en comparació amb altres aplicacions de xarxes neuronals.
Algunes arquitectures de xarxes neuronals, com les xarxes neuronals convolucionals (CNN) i les xarxes neuronals recurrents (RNN), d'altra banda, són més adequades per a tasques que impliquen el processament d'entrada estructurada, com ara imatges o dades de sèries temporals.
El futur sembla brillant
El futur dels transformadors d'IA sembla brillant. Un dels àmbits de l'estudi en curs és el desenvolupament de models progressivament més potents capaços de fer front a tasques cada cop més complicades.
A més, s'estan intentant connectar transformadors d'IA amb altres tecnologies d'IA, com ara aprenentatge de reforç, per proporcionar capacitats de presa de decisions més avançades.
Cada indústria està intentant utilitzar el potencial de la IA per impulsar la innovació i aconseguir un avantatge competitiu. Per tant, és probable que els transformadors d'IA s'incorporin progressivament a una varietat d'aplicacions, com ara la sanitat, les finances i altres.
Amb les contínues millores en la tecnologia del transformador d'IA i el potencial d'aquestes fortes eines d'IA per revolucionar la manera com els humans processen i comprenen el llenguatge, el futur sembla brillant.
Deixa un comentari