Karon kita nagsaksi sa usa ka rebolusyon sa natad sa natural nga pagproseso sa pinulongan. Ug, sigurado nga wala’y umaabot kung wala ang artificial intelligence. Gigamit na namo ang nagkalain-laing "mga katabang" sa AI.
Ang mga chatbot mao ang labing kaayo nga mga pananglitan sa among kaso. Sila nagrepresentar sa bag-ong panahon sa komunikasyon. Apan, unsay nakapahimo kanila nga espesyal kaayo?
Ang mga karon nga chatbots makasabut ug makatubag sa natural nga mga pangutana sa pinulongan nga adunay parehas nga katukma ug detalye sama sa mga eksperto sa tawo. Makapaikag nga mahibal-an ang bahin sa mga mekanismo nga moadto sa proseso.
Pagsul-ob ug atong diskobrehon ang teknolohiya luyo niini.
Diving sa Tech
Ang AI Transformers usa ka panguna nga keyword sa kini nga lugar. Ingon sila neural networks nga nagbag-o sa natural nga pagproseso sa pinulongan. Sa tinuud, adunay daghang mga pagkaparehas sa disenyo tali sa mga transformer sa AI ug mga neural network.
Ang duha gilangkuban sa daghang mga layer sa mga yunit sa pagproseso nga naghimo usa ka serye sa mga kalkulasyon aron mabag-o ang data sa input ngadto sa mga panagna ingon nga output. Sa kini nga post, atong tan-awon ang gahum sa AI Transformers ug kung giunsa nila pagbag-o ang kalibutan sa atong palibot.
Ang potensyal sa Natural nga Pagproseso sa Pinulongan
Magsugod ta sa mga sukaranan. Nadungog namo kini bisan asa halos. Apan, unsa man gyud ang natural nga pagproseso sa pinulongan?
Kini usa ka bahin sa artipisyal nga intelligence nga nga nagtutok sa interaksyon sa mga tawo ug mga makina pinaagi sa paggamit sa natural nga pinulongan. Ang tumong mao ang pagtugot sa mga kompyuter sa pagsabot, paghubad, ug paghimo sa tawhanong pinulongan sa makahuluganon ug tinuod nga paagi.
Pag-ila sa sinultihan, paghubad sa pinulongan, pagtuki sa sentimento, ug ang pagsumaryo sa teksto mao ang tanan nga mga pananglitan sa mga aplikasyon sa NLP. Ang tradisyonal nga mga modelo sa NLP, sa laing bahin, nanlimbasug sa pagsabot sa komplikadong mga sumpay tali sa mga pulong sa usa ka hugpong sa mga pulong. Gihimo niini nga imposible ang taas nga lebel sa katukma sa daghang mga buluhaton sa NLP.
Kini kung ang AI Transformers mosulod sa litrato. Pinaagi sa proseso sa pagtagad sa kaugalingon, ang mga transformer makarekord sa dugay nga mga dependency ug mga link tali sa mga pulong sa usa ka hugpong sa mga pulong. Kini nga pamaagi makapahimo sa modelo sa pagpili sa pagtambong sa nagkalain-laing mga seksyon sa input sequence. Busa, masabtan niini ang konteksto ug kahulogan sa matag pulong sa usa ka hugpong sa mga pulong.
Unsa ang Eksaktong mga Modelo sa Transformers
Ang AI transformer kay a lawom nga pagkat-on arkitektura nga nakasabot ug nagproseso sa nagkalain-laing matang sa impormasyon. Labaw kini sa pagtino kung giunsa ang daghang mga tipik sa impormasyon nga adunay kalabutan sa usag usa, sama sa kung giunsa ang lainlaing mga pulong sa usa ka hugpong sa mga pulong gisumpay o kung giunsa ang lainlaing mga seksyon sa usa ka imahe nga nagkahiusa.
Naglihok kini pinaagi sa pagbahin sa kasayuran sa gagmay nga mga piraso ug dayon tan-awon ang tanan nga mga sangkap sa usa ka higayon. Ingon og daghang gagmay nga mga robot ang nagtinabangay aron masabtan ang datos. Sunod, kung nahibal-an na niini ang tanan, gi-reassemble niini ang tanan nga mga sangkap aron mahatagan usa ka tubag o output.
Ang mga transformer sa AI labi ka bililhon. Mahimo nilang masabtan ang konteksto ug dugay nga mga sumpay tali sa lain-laing impormasyon. Importante kini alang sa mga buluhaton sama sa paghubad sa pinulongan, summarization, ug pagtubag sa pangutana. Mao nga, sila ang utok sa luyo sa daghang makapaikag nga mga butang nga mahimo sa AI!
Atensyon ra ang Imong Gikinahanglan
Ang subtitle nga "Attention is All You Need" nagtumong sa usa ka publikasyon sa 2017 nga nagsugyot sa modelo sa transformer. Gibag-o niini ang disiplina sa pagproseso sa natural nga pinulongan (NLP).
Ang mga tagsulat niini nga panukiduki nag-ingon nga ang mekanismo sa pagtagad sa kaugalingon sa modelo sa transformer igo nga lig-on aron makuha ang papel sa naandan nga pagbalik-balik ug convolutional neural network gigamit alang sa mga buluhaton sa NLP.
Unsa ang Eksaktong Pagtagad sa Kaugalingon?
Kini usa ka pamaagi nga nagtugot sa modelo nga magkonsentrar sa lainlaing mga bahin sa pagkasunod-sunod sa input kung maghimo mga panagna.
Sa laing pagkasulti, ang kaugalingon nga pagtagad makapahimo sa modelo sa pagkuwenta sa usa ka hugpong sa mga marka sa pagtagad alang sa matag elemento mahitungod sa tanan nga uban nga mga sangkap, nga nagtugot sa modelo sa pagbalanse sa kamahinungdanon sa matag input nga elemento.
Sa usa ka pamaagi nga nakabase sa transformer, ang pagtagad sa kaugalingon naglihok sama sa mosunod:
Ang input sequence una nga na-embed sa usa ka serye sa mga vector, usa alang sa matag sequence member.
Alang sa matag elemento sa han-ay, ang modelo nagmugna og tulo ka set sa vectors: ang query vector, ang key vector, ug ang value vector.
Ang pangutana nga vector gitandi sa tanan nga mga yawe nga mga vector, ug ang mga pagkaparehas gikalkula gamit ang usa ka produkto nga tuldok.
Ang mga marka sa atensyon nga resulta gi-normalize gamit ang usa ka softmax function, nga nagmugna og usa ka hugpong sa mga gibug-aton nga nagpakita sa paryente nga kahulogan sa matag piraso sa han-ay.
Aron mahimo ang katapusang representasyon sa output, ang mga vector sa kantidad gipadaghan sa mga gibug-aton sa atensyon ug gisumada.
Ang mga modelo nga nakabase sa transformer, nga naggamit sa kaugalingon nga pagtagad, mahimong malampuson nga makakuha og mga long-range nga mga relasyon sa mga han-ay sa pag-input nga dili magdepende sa fixed-length nga mga bintana sa konteksto, nga naghimo kanila nga labi ka mapuslanon alang sa natural nga mga aplikasyon sa pagproseso sa pinulongan.
Panig-ingnan
Ibutang ta nga kita adunay unom ka token input sequence: "Ang iring milingkod sa banig." Ang matag token mahimong irepresentar isip usa ka vector, ug ang input sequence makita sama sa mosunod:
Sunod, alang sa matag token, maghimo kami og tulo ka set sa mga vector: ang query vector, ang key vector, ug ang value vector. Ang embedded token vector gipadaghan sa tulo ka nakat-onan nga weight matrice aron mahatag kini nga mga vector.
Alang sa una nga timaan nga "Ang," pananglitan, ang pangutana, yawe, ug mga vector sa kantidad mahimong:
Vector sa pangutana: [0.4, -0.2, 0.1]
Key vector: [0.2, 0.1, 0.5]
Vektor sa bili: [0.1, 0.2, 0.3]
Ang mga marka sa atensyon tali sa matag parisan sa mga token sa han-ay sa pag-input gikuwenta sa mekanismo sa kaugalingon nga pagtagad. Pananglitan, ang marka sa atensyon tali sa mga token 1 ug 2 "Ang" kalkulado ingon nga tuldok nga produkto sa ilang pangutana ug yawe nga mga vector:
Puntos sa atensyon = dot_product(Query vector sa Token 1, Key vector sa Token 2)
= (0.4 * 0.8) + (-0.2 * 0.2) + (0.1 * 0.1)
= 0.31
Kini nga mga marka sa atensyon nagpakita sa relatibong kalabutan sa matag timaan sa pagkasunodsunod sa uban.
Katapusan, alang sa matag timaan, ang representasyon sa output gihimo pinaagi sa pagkuha sa usa ka gibug-aton nga kantidad sa mga vector sa kantidad, nga ang mga gibug-aton gitino sa mga marka sa atensyon. Ang output nga representasyon alang sa unang token "Ang," pananglitan, mahimong:
Output vector para sa Token 1 = (Attention score nga adunay Token 1) * Value vector para sa Token 2
+ (Attention score nga adunay Token 3) * Value vector para sa Token 3
+ (Attention score nga adunay Token 4) * Value vector para sa Token 4
+ (Attention score nga adunay Token 5) * Value vector para sa Token 5
+ (Attention score nga adunay Token 6) * Value vector para sa 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]
Ingon sa usa ka resulta sa kaugalingon nga pagtagad, ang transformer-based nga modelo makapili sa pagtambong sa lain-laing mga seksyon sa input han-ay sa diha nga ang paghimo sa output han-ay.
Ang mga Aplikasyon Labaw sa Imong Gihunahuna
Tungod sa ilang pagkamapasibo ug abilidad sa pagdumala sa usa ka halapad nga mga buluhaton sa NLP, sama sa paghubad sa makina, pag-analisar sa sentimento, pag-summar sa teksto, ug uban pa, ang mga transformer sa AI miuswag sa pagkapopular sa bag-ohay nga mga tuig.
Ang mga transformer sa AI gigamit sa lainlaing mga dominyo, lakip ang pag-ila sa litrato, mga sistema sa rekomendasyon, ug bisan ang pagdiskubre sa droga, dugang sa klasiko nga mga aplikasyon nga nakabase sa lengguwahe.
Ang mga transformer sa AI adunay hapit walay kinutuban nga paggamit tungod kay mahimo silang ipahiangay sa daghang mga lugar nga adunay problema ug mga klase sa datos. Ang mga transformer sa AI, uban ang ilang kapasidad sa pag-analisar sa mga komplikado nga mga han-ay sa datos ug pagkuha sa mga long-term nga relasyon, gitakda nga mahimong usa ka mahinungdanong hinungdan sa pag-uswag sa mga aplikasyon sa AI sa sunod nga mga tuig.
Pagtandi sa Ubang mga Arkitektura sa Neural Network
Ingon nga mahimo nilang analisahon ang mga han-ay sa pag-input ug masabtan ang mga long-range nga relasyon sa teksto, ang mga transformer sa AI labi nga haum alang sa pagproseso sa natural nga sinultian kung itandi sa ubang mga aplikasyon sa neural network.
Ang ubang mga neural network architectures, sama sa convolutional neural networks (CNNs) ug recurrent neural networks (RNNs), sa laing bahin, mas haum sa mga buluhaton nga naglambigit sa pagproseso sa structured input, sama sa mga hulagway o time series data.
Ang kaugmaon kay Mahayag
Ang kaugmaon sa AI transformers daw hayag. Usa ka bahin sa nagpadayon nga pagtuon mao ang pag-uswag sa labi ka kusgan nga mga modelo nga makahimo sa pagdumala sa labi ka komplikado nga mga buluhaton.
Dugang pa, ang mga pagsulay gihimo aron makonektar ang mga transformer sa AI sa ubang mga teknolohiya sa AI, sama sa pagpalig-on sa pagkat-on, sa paghatag ug mas abante nga mga kapabilidad sa paghimog desisyon.
Ang matag industriya naningkamot sa paggamit sa potensyal sa AI aron sa pagduso sa kabag-ohan ug pagkab-ot sa usa ka kompetisyon. Mao nga, ang mga transformer sa AI lagmit nga anam-anam nga ilakip sa lainlaing mga aplikasyon, lakip ang pag-atiman sa kahimsog, pinansya, ug uban pa.
Uban sa padayon nga pag-uswag sa teknolohiya sa AI transformer ug ang potensyal alang niining kusgan nga mga himan sa AI aron mabag-o ang paagi sa pagproseso ug pagsabut sa mga tawo sa sinultian, ang umaabot ingon hayag.
Leave sa usa ka Reply