Oghje assistemu à una rivoluzione in l'area di trasfurmazioni di lingua naturale. È, hè sicuru chì ùn ci hè micca futuru senza intelligenza artificiale. Avemu digià aduprà diversi "assistenti" AI.
I chatbots sò i migliori esempi in u nostru casu. Rappresentanu a nova era di cumunicazione. Ma, chì li face cusì spiciali?
I chatbots attuali ponu capisce è risponde à e dumande in lingua naturale cù a listessa precisione è dettagliu cum'è l'esperti umani. Hè eccitante per amparà nantu à i miccanismi chì entranu in u prucessu.
Fibbia è scopre a tecnulugia daretu.
Immersione in a Tecnica
AI Transformers hè una chjave maiò in questa zona. Sò cum'è Redes neuronali chì anu rivoluzionatu u prucessu di lingua naturale. In realtà, ci sò parechje paralleli di disignu trà i trasformatori AI è e rete neurali.
Tramindui sò custituiti da parechji strati di unità di trasfurmazioni chì facenu una seria di calculi per cunvertisce e dati di input in prediczioni cum'è output. In questu post, guardemu u putere di AI Transformers è cumu cambianu u mondu intornu à noi.
U putenziale di Trattamentu di Lingua Naturale
Cuminciamu cù i principii. Sentemu quasi in ogni locu. Ma chì hè esattamente u trattamentu di a lingua naturale?
Hè un segmentu di ntilliggenza artificiali chì fucalizza nantu à l'interazzione di l'omu è di e machini via l'usu di a lingua naturale. L'obiettivu hè di permette à l'urdinatori di percepisce, interpretà è pruduce a lingua umana in una manera significativa è autentica.
Ricunniscenza vocale, traduzzione di lingua, analisi di sintimentu, è u riassuntu di testu sò tutti esempi di applicazioni NLP. I mudelli tradiziunali di NLP, invece, anu luttatu per capisce i ligami cumplessi trà e parolle in una frase. Questu hà fattu l'alti livelli di precisione in parechje attività NLP impussibile.
Questu hè quandu AI Transformers entra in u ritrattu. Per un prucessu d'auto-attenzione, i trasformatori ponu registrà dipendenze à longu andà è ligami trà e parolle in una frasa. Stu metudu permette à u mudellu di sceglie per assistisce à diverse sezioni di a sequenza di input. Cusì, pò capisce u cuntestu è u significatu di ogni parolla in una frase.
Chì sò esattamente i mudelli di Transformers
Un trasformatore AI hè a studiu prufunnu architettura chì capisce è processa diversi tipi di informazioni. Hè eccellenti in a determinazione di quantu parechji bits d'infurmazioni sò in relazione l'un à l'altru, cum'è cumu e diverse parolle in una frasa sò ligati o cumu diverse sezioni di una maghjina si sò inseme.
Funziona dividendu l'infurmazioni in picculi pezzi è dopu fighjendu tutti quelli cumpunenti in una volta. Hè cum'è chì numerosi robots pocu cooperanu per capiscenu e dati. Dopu, una volta chì sapi tuttu, riunisce tutti i cumpunenti per furnisce una risposta o output.
I trasformatori AI sò estremamente preziosi. Puderanu capisce u cuntestu è i ligami à longu andà trà diverse informazioni. Questu hè criticu per i travaglii cum'è a traduzzione di a lingua, a summarizazione è a risposta à e dumande. Dunque, sò u cervellu daretu à assai di e cose interessanti chì l'AI pò fà!
L'attenzione hè tuttu ciò chì avete bisognu
U subtitulu "Attenzione hè tuttu ciò chì avete bisognu" si riferisce à una publicazione di 2017 chì prupone u mudellu di trasformatore. Hè rivoluzionatu a disciplina di trasfurmazioni di lingua naturale (NLP).
L'autori di sta ricerca dichjaravanu chì u mecanismu d'auto-attenzione di u mudellu di trasformatore era abbastanza forte per piglià u rolu di u recurrente convenzionale è rete neurali cunvolutionali utilizatu per i travaglii di NLP.
Cosa hè esattamente l'auto-attenzione?
Hè un metudu chì permette à u mudellu di cuncentrazione nantu à diversi segmenti di sequenza di input quandu pruduce predizioni.
In altre parolle, l'auto-attenzione permette à u mudellu di calculà un inseme di punteggi d'attenzione per ogni elementu riguardanti tutti l'altri cumpunenti, chì permettenu à u mudellu di equilibrà u significatu di ogni elementu di input.
In un approcciu basatu à u trasformatore, l'auto-attenzione opera cusì:
A sequenza di input hè prima integrata in una seria di vettori, unu per ogni membru di a sequenza.
Per ogni elementu in a sequenza, u mudellu crea trè gruppi di vettori: u vettore di dumanda, u vettore chjave è u vettore di valore.
U vettore di dumanda hè paragunatu à tutti i vettori chjave, è e similitudini sò calculati cù un pruduttu di punti.
I punteggi d'attenzione chì u risultatu hè nurmalizatu cù una funzione softmax, chì genera un settore di pesi chì indicanu u significatu relativo di ogni pezzu in a sequenza.
Per creà a rapprisintazioni finali di a pruduzzioni, i vettori di u valore sò multiplicati da i pesi di l'attenzione è sommati.
I mudelli basati in trasformatori, chì utilizanu l'auto-attenzione, ponu riesce à catturà relazioni à longu andà in sequenze di input senza dipende di finestre di cuntestu di lunghezza fissa, facenduli particularmente utili per l'applicazioni di trasfurmazioni di lingua naturale.
esempiu
Assumimu chì avemu una sequenza di input di sei token: "U gattu si pusò nantu à u tappettu". Ogni token pò esse rapprisintatu cum'è un vettore, è a sequenza di input pò esse vistu cum'è seguente:
Dopu, per ogni token, custruiremu trè gruppi di vettori: u vettore di dumanda, u vettore chjave è u vettore di valore. U vettore di token incrustatu hè multiplicatu da trè matrici di pesu amparate per dà sti vettori.
Per u primu token "The", per esempiu, i vettori di quistione, chjave è valore seranu:
Vettore di dumanda: [0.4, -0.2, 0.1]
Vettore chjave: [0.2, 0.1, 0.5]
Valeur vecteur: [0.1, 0.2, 0.3]
I punteggi d'attenzione trà ogni paru di tokens in a sequenza di input sò calculati da u mecanismu d'auto-attenzione. Per esempiu, u puntu d'attenzione trà i tokens 1 è 2 "The" seria calculatu cum'è u pruduttu di u puntu di a so dumanda è i vettori chjave:
Puntu di attenzione = dot_product (Vettore di dumanda di Token 1, Vettore chjave di Token 2)
= (0.4 * 0.8) + (-0.2 * 0.2) + (0.1 * 0.1)
= 0.31
Questi punteggi d'attenzione mostranu a rilevanza relativa di ogni token in a sequenza à l'altri.
Infine, per ogni token, a rapprisintazioni di output hè creata pigliendu una somma ponderata di i vettori di valore, cù i pesi determinati da i punteggi d'attenzione. A rappresentazione di output per u primu token "The", per esempiu, seria:
Vettore di output per u Token 1 = (Score d'attenzione cù u Token 1) * Vettore di valore per u Token 2
+ (Punteggio d'attenzione cù Token 3) * Vettore di valore per Token 3
+ (Punteggio d'attenzione cù Token 4) * Vettore di valore per Token 4
+ (Punteggio d'attenzione cù Token 5) * Vettore di valore per Token 5
+ (Punteggio d'attenzione cù Token 6) * Vettore di valore per 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]
In u risultatu di l'auto-attenzione, u mudellu basatu in trasformatore pò sceglie di assistisce à diverse sezioni di a sequenza di input quandu crea a sequenza di output.
L'applicazioni sò più di ciò chì pensate
Per via di a so adattabilità è a capacità di gestisce una larga gamma di attività NLP, cum'è a traduzzione automatica, l'analisi di sentimenti, a sintesi di testu, è più, i trasformatori AI anu crisciutu in pupularità in l'ultimi anni.
I trasformatori AI sò stati utilizati in una varietà di duminii, cumprese a ricunniscenza di l'imaghjini, i sistemi di ricunniscenza, è ancu a scuperta di droghe, in più di l'applicazioni classiche basate in lingua.
I trasformatori AI anu usi quasi illimitati postu chì ponu esse adattati à numerosi spazii prublemi è tippi di dati. I trasformatori AI, cù a so capacità di analizà e sequenze di dati complicate è di catturà relazioni à longu andà, anu da esse un fattore di mutore significativu in u sviluppu di l'applicazioni AI in i prossimi anni.
Paragone cù altre architetture di rete neurale
Siccomu ponu analizà e sequenze di input è capisce e relazioni à longu andà in u testu, i trasformatori AI sò particularmente adattati per u trasfurmazioni di a lingua naturale in paragunà cù altre applicazioni di rete neurale.
Alcune architetture di rete neurali, cum'è e rete neurali cunvoluzionali (CNN) è e rete neurali recurrenti (RNN), invece, sò più adattati per i travaglii chì implicanu l'elaborazione di input strutturati, cum'è stampe o dati di serie temporale.
U futuru hè Looking Bright
U futuru di i trasformatori AI pari brillanti. Una zona di u studiu in corso hè u sviluppu di mudelli progressivamente più putenti capaci di gestisce i travaglii sempre più complicati.
Inoltre, i tentativi sò fatti per cunnette i trasformatori AI cù altre tecnulugia AI, cum'è appruvamentu rinforzu, per furnisce capacità di decisione più avanzate.
Ogni industria prova d'utilizà u putenziale di l'IA per guidà l'innuvazione è ottene un vantaghju cumpetitivu. Dunque, i trasformatori AI sò prubabilmente incorporati in una varietà di applicazioni, cumprese l'assistenza sanitaria, finanziaria è altri.
Cù migliuramentu cuntinuu in a tecnulugia di trasfurmazioni AI è u putenziale per questi forti strumenti AI per rivoluzionari u modu chì l'omu prucessa è capisce a lingua, u futuru pare luminoso.
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