Dnes jsme svědky revoluce v oblasti zpracování přirozeného jazyka. A je jisté, že bez umělé inteligence není žádná budoucnost. Už používáme různé „asistenty“ AI.
Nejlepšími příklady jsou v našem případě chatboti. Představují novou éru komunikace. Ale co je dělá tak výjimečnými?
Současní chatboti dokážou porozumět a odpovídat na dotazy v přirozeném jazyce se stejnou přesností a podrobnostmi jako lidští odborníci. Je vzrušující dozvědět se o mechanismech, které do tohoto procesu vstupují.
Připoutejte se a pojďme objevit technologii, která za tím stojí.
Potápění do Tech
Hlavním klíčovým slovem v této oblasti jsou AI Transformers. Jsou jako neuronové sítě které způsobily revoluci ve zpracování přirozeného jazyka. Ve skutečnosti existují značné konstrukční paralely mezi AI transformátory a neuronovými sítěmi.
Oba se skládají z několika vrstev procesních jednotek, které provádějí řadu výpočtů pro převod vstupních dat na předpovědi jako výstup. V tomto příspěvku se podíváme na sílu AI Transformers a na to, jak mění svět kolem nás.
Potenciál zpracování přirozeného jazyka
Začněme základy. Slyšíme to skoro všude. Ale co přesně je zpracování přirozeného jazyka?
Jedná se o segment umělá inteligence který se zaměřuje na interakci lidí a strojů pomocí přirozeného jazyka. Cílem je umožnit počítačům vnímat, interpretovat a vytvářet lidský jazyk smysluplným a autentickým způsobem.
Rozpoznávání řeči, překlad jazyka, analýza sentimentu, a textové shrnutí jsou příklady aplikací NLP. Tradiční modely NLP se na druhou stranu potýkaly s problémy s pochopením složitých vazeb mezi slovy ve frázi. To znemožnilo vysokou úroveň přesnosti v mnoha úlohách NLP.
Tehdy do hry vstupují AI Transformers. Procesem sebepozorování mohou transformátory zaznamenávat dlouhodobé závislosti a vazby mezi slovy ve frázi. Tato metoda umožňuje modelu vybrat si, zda se bude věnovat různým úsekům vstupní sekvence. Dokáže tedy porozumět kontextu a významu každého slova ve frázi.
Co přesně jsou modely transformátorů
AI transformátor je a hluboké učení architektura, která rozumí a zpracovává různé typy informací. Vyniká v určování toho, jak spolu více bitů informací souvisí, například jak jsou různá slova ve frázi spojena nebo jak do sebe zapadají různé části obrazu.
Funguje to tak, že rozdělí informace na malé kousky a pak se podívá na všechny tyto komponenty najednou. Je to, jako by mnoho malých robotů spolupracovalo na pochopení dat. Poté, jakmile vše ví, znovu sestaví všechny komponenty, aby poskytly odpověď nebo výstup.
AI transformátory jsou nesmírně cenné. Umí pochopit souvislosti a dlouhodobé vazby mezi různorodými informacemi. To je důležité pro úkoly, jako je jazykový překlad, sumarizace a odpovídání na otázky. Jsou tedy mozky mnoha zajímavých věcí, které umělá inteligence dokáže!
Vše, co potřebujete, je pozornost
Podtitul „Attention is All You Need“ odkazuje na publikaci z roku 2017, která navrhla model transformátoru. To způsobilo revoluci v disciplíně zpracování přirozeného jazyka (NLP).
Autoři tohoto výzkumu uvedli, že mechanismus sebepozorování modelu transformátoru byl dostatečně silný, aby převzal roli konvenčního rekurentního a konvoluční neuronové sítě používá se pro úkoly NLP.
Co je to vlastně sebepozornost?
Je to metoda, která umožňuje modelu soustředit se na různé segmenty vstupní sekvence při vytváření predikcí.
Jinými slovy, sebepozornost umožňuje modelu vypočítat sadu skóre pozornosti pro každý prvek týkající se všech ostatních složek, což modelu umožňuje vyvážit význam každého vstupního prvku.
V přístupu založeném na transformátoru funguje sebepozornost následovně:
Vstupní sekvence je nejprve vložena do série vektorů, jeden pro každý člen sekvence.
Pro každý prvek v sekvenci model vytvoří tři sady vektorů: dotazovací vektor, klíčový vektor a hodnotový vektor.
Vektor dotazu je porovnán se všemi klíčovými vektory a podobnosti jsou vypočteny pomocí bodového součinu.
Výsledné skóre pozornosti je normalizováno pomocí funkce softmax, která generuje sadu vah udávající relativní význam každého kusu v sekvenci.
Pro vytvoření konečné výstupní reprezentace se vektory hodnot vynásobí váhami pozornosti a sečtou.
Modely založené na transformátorech, které využívají vlastní pozornost, mohou úspěšně zachytit vztahy na dlouhé vzdálenosti ve vstupních sekvencích bez závislosti na kontextových oknech s pevnou délkou, což je činí zvláště užitečnými pro aplikace zpracování přirozeného jazyka.
Příklad
Předpokládejme, že máme vstupní sekvenci šesti žetonů: "Kočka seděla na podložce." Každý token může být reprezentován jako vektor a vstupní sekvenci lze vidět následovně:
Dále bychom pro každý token vytvořili tři sady vektorů: vektor dotazu, vektor klíče a vektor hodnoty. Vložený tokenový vektor je vynásoben třemi naučenými váhovými maticemi, aby vznikly tyto vektory.
Pro první token „The“ by například vektory dotazu, klíče a hodnoty byly:
Vektor dotazu: [0.4, -0.2, 0.1]
Klíčový vektor: [0.2, 0.1, 0.5]
Vektor hodnoty: [0.1, 0.2, 0.3]
Skóre pozornosti mezi každou dvojicí žetonů ve vstupní sekvenci se vypočítává mechanismem sebepozornosti. Například skóre pozornosti mezi tokeny 1 a 2 „The“ by bylo vypočítáno jako bodový součin jejich dotazu a klíčových vektorů:
Skóre pozornosti = dot_product (vektor dotazu tokenu 1, klíčový vektor tokenu 2)
= (0.4 * 0.8) + (-0.2 * 0.2) + (0.1 * 0.1)
= 0.31
Tato skóre pozornosti ukazují relativní relevanci každého tokenu v sekvenci vůči ostatním.
Nakonec se pro každý token vytvoří výstupní reprezentace tím, že se vezme vážený součet hodnotových vektorů, přičemž váhy jsou určeny skóre pozornosti. Výstupní reprezentace pro první token „The“ by například byla:
Výstupní vektor pro token 1 = (skóre pozornosti s tokenem 1) * Vektor hodnoty pro token 2
+ (Skóre pozornosti s žetonem 3) * Vektor hodnoty pro žeton 3
+ (Skóre pozornosti s žetonem 4) * Vektor hodnoty pro žeton 4
+ (Skóre pozornosti s žetonem 5) * Vektor hodnoty pro žeton 5
+ (Skóre pozornosti s žetonem 6) * Vektor hodnoty pro žeton 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]
V důsledku vlastní pozornosti si model založený na transformátoru může vybrat, že se při vytváření výstupní sekvence bude věnovat různým částem vstupní sekvence.
Aplikace jsou víc, než si myslíte
Díky své přizpůsobivosti a schopnosti zvládnout širokou škálu úkolů NLP, jako je strojový překlad, analýza sentimentu, sumarizace textů a další, AI transformátory v posledních letech rostou na popularitě.
Transformátory umělé inteligence se kromě klasických jazykových aplikací používají v různých oblastech, včetně rozpoznávání obrázků, systémů doporučení a dokonce objevování léků.
Transformátory AI mají téměř neomezené použití, protože je lze přizpůsobit mnoha problémovým oblastem a druhům dat. Transformátory umělé inteligence se svou schopností analyzovat komplikované datové sekvence a zachytit dlouhodobé vztahy budou v příštích letech významným hnacím faktorem ve vývoji aplikací umělé inteligence.
Srovnání s jinými architekturami neuronových sítí
Protože dokážou analyzovat vstupní sekvence a uchopit vztahy na dlouhé vzdálenosti v textu, jsou AI transformátory obzvláště vhodné pro zpracování přirozeného jazyka ve srovnání s jinými aplikacemi neuronových sítí.
Některé architektury neuronových sítí, jako jsou konvoluční neuronové sítě (CNN) a rekurentní neuronové sítě (RNN), jsou na druhé straně vhodnější pro úlohy zahrnující zpracování strukturovaného vstupu, jako jsou obrázky nebo data časových řad.
Budoucnost vypadá jasně
Budoucnost AI transformátorů se zdá jasná. Jednou z oblastí probíhající studie je vývoj postupně výkonnějších modelů schopných zvládat stále složitější úkoly.
Navíc jsou činěny pokusy propojit AI transformátory s dalšími AI technologiemi, jako např posilování učení, které poskytují pokročilejší možnosti rozhodování.
Každé odvětví se snaží využít potenciál AI k podpoře inovací a dosažení konkurenční výhody. Transformátory umělé inteligence tedy budou pravděpodobně postupně začleňovány do různých aplikací, včetně zdravotnictví, financí a dalších.
S neustálým zdokonalováním technologie AI transformátorů a potenciálem těchto silných nástrojů AI k revoluci ve způsobu, jakým lidé zpracovávají a chápou jazyk, se budoucnost zdá jasná.
Napsat komentář