I dag er vi vidne til en revolution inden for naturlig sprogbehandling. Og det er helt sikkert, at der ikke er nogen fremtid uden kunstig intelligens. Vi bruger allerede forskellige AI "assistenter".
Chatbots er de bedste eksempler i vores tilfælde. De repræsenterer den nye æra af kommunikation. Men hvad gør dem så specielle?
Nuværende chatbots kan forstå og besvare naturlige sprogforespørgsler med samme præcision og detaljer som menneskelige eksperter. Det er spændende at lære om de mekanismer, der indgår i processen.
Spænd op og lad os opdage teknologien bag.
Dykker ned i teknologien
AI Transformers er et vigtigt nøgleord på dette område. De er ligesom neurale netværk der har revolutioneret naturlig sprogbehandling. I virkeligheden er der betydelige designparalleller mellem AI-transformatorer og neurale netværk.
Begge består af flere lag af behandlingsenheder, der udfører en række beregninger for at konvertere inputdata til forudsigelser som output. I dette indlæg vil vi se på kraften ved AI Transformers, og hvordan de ændrer verden omkring os.
Potentialet ved naturlig sprogbehandling
Lad os starte med det grundlæggende. Vi hører det næsten overalt. Men hvad er naturlig sprogbehandling egentlig?
Det er et segment af kunstig intelligens der fokuserer på samspillet mellem mennesker og maskiner via brugen af naturligt sprog. Målet er at give computere mulighed for at opfatte, fortolke og producere menneskeligt sprog på en meningsfuld og autentisk måde.
Talegenkendelse, sprogoversættelse, følelser analyse, og tekstresumé er alle eksempler på NLP-applikationer. Traditionelle NLP-modeller har på den anden side kæmpet for at forstå de komplekse forbindelser mellem ord i en sætning. Dette gjorde det høje niveau af nøjagtighed i mange NLP-opgaver umuligt.
Det er her, AI Transformers kommer ind i billedet. Ved en selvopmærksomhedsproces kan transformere registrere langsigtede afhængigheder og forbindelser mellem ord i en sætning. Denne metode gør det muligt for modellen at vælge at tage sig af forskellige sektioner af inputsekvensen. Så det kan forstå konteksten og betydningen af hvert ord i en sætning.
Hvad er Transformers-modeller helt præcist
En AI-transformer er en dyb læring arkitektur, der forstår og behandler forskellige typer information. Det udmærker sig ved at bestemme, hvordan flere informationsbidder relaterer til hinanden, såsom hvordan forskellige ord i en sætning er forbundet, eller hvordan forskellige dele af et billede passer sammen.
Det fungerer ved at opdele information i små bidder og derefter se på alle disse komponenter på én gang. Det er som om adskillige små robotter samarbejder for at forstå dataene. Dernæst, når den ved alt, samler den alle komponenterne igen for at give et svar eller output.
AI-transformere er ekstremt værdifulde. De kan forstå sammenhængen og langsigtede forbindelser mellem forskellig information. Dette er afgørende for opgaver som sprogoversættelse, opsummering og besvarelse af spørgsmål. Så de er hjernen bag mange af de interessante ting AI kan udrette!
Opmærksomhed er alt hvad du behøver
Undertitlen "Attention is All You Need" henviser til en publikation fra 2017, der foreslog transformermodellen. Det revolutionerede disciplinen naturlig sprogbehandling (NLP).
Forfatterne af denne forskning udtalte, at transformatormodellens selvopmærksomhedsmekanisme var stærk nok til at tage rollen som den konventionelle tilbagevendende og konvolutionelle neurale netværk bruges til NLP opgaver.
Hvad er selvopmærksomhed helt præcist?
Det er en metode, der gør det muligt for modellen at koncentrere sig om forskellige inputsekvenssegmenter, når den producerer forudsigelser.
Med andre ord gør selvopmærksomhed modellen i stand til at beregne et sæt opmærksomhedsscore for hvert element vedrørende alle andre komponenter, hvilket gør det muligt for modellen at balancere betydningen af hvert inputelement.
I en transformer-baseret tilgang fungerer selvopmærksomhed som følger:
Indgangssekvensen indlejres først i en række vektorer, en for hvert sekvensmedlem.
For hvert element i sekvensen opretter modellen tre sæt vektorer: forespørgselsvektoren, nøglevektoren og værdivektoren.
Forespørgselsvektoren sammenlignes med alle nøglevektorerne, og lighederne beregnes ved hjælp af et prikprodukt.
Opmærksomhedsscorerne, der resulterer, normaliseres ved hjælp af en softmax-funktion, som genererer et sæt vægte, der angiver den relative betydning af hver brik i sekvensen.
For at skabe den endelige output-repræsentation multipliceres værdivektorerne med opmærksomhedsvægtene og summeres.
Transformatorbaserede modeller, som bruger selvopmærksomhed, kan med succes fange langdistanceforhold i inputsekvenser uden at være afhængige af kontekstvinduer med fast længde, hvilket gør dem særligt nyttige til naturlige sprogbehandlingsapplikationer.
Eksempel
Antag, at vi har en inputsekvens med seks tokens: "Katten sad på måtten." Hvert token kan repræsenteres som en vektor, og inputsekvensen kan ses som følger:
Dernæst ville vi for hver token konstruere tre sæt vektorer: forespørgselsvektoren, nøglevektoren og værdivektoren. Den indlejrede token-vektor multipliceres med tre indlærte vægtmatricer for at give disse vektorer.
For det første token "The", for eksempel, ville forespørgsels-, nøgle- og værdivektorerne være:
Forespørgselsvektor: [0.4, -0.2, 0.1]
Nøglevektor: [0.2, 0.1, 0.5]
Værdivektor: [0.1, 0.2, 0.3]
Opmærksomhedsscorerne mellem hvert par tokens i inputsekvensen beregnes af selvopmærksomhedsmekanismen. For eksempel vil opmærksomhedsscoren mellem tokens 1 og 2 "The" blive beregnet som prikproduktet af deres forespørgsel og nøglevektorer:
Attention score = dot_product(Forespørgselsvektor for token 1, nøglevektor for token 2)
= (0.4 * 0.8) + (-0.2 * 0.2) + (0.1 * 0.1)
= 0.31
Disse opmærksomhedsscore viser den relative relevans af hvert token i sekvensen i forhold til de andre.
Til sidst, for hver token, skabes output-repræsentationen ved at tage en vægtet sum af værdivektorerne, med vægtene bestemt af opmærksomhedsscorerne. Outputrepræsentationen for det første token "The", for eksempel, ville være:
Outputvektor for token 1 = (Opmærksomhedsscore med token 1) * Værdivektor for token 2
+ (Opmærksomhedsscore med token 3) * Værdivektor for token 3
+ (Opmærksomhedsscore med token 4) * Værdivektor for token 4
+ (Opmærksomhedsscore med token 5) * Værdivektor for token 5
+ (Opmærksomhedsscore med token 6) * Værdivektor for 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]
Som et resultat af selvopmærksomhed kan den transformerbaserede model vælge at tage sig af forskellige sektioner af inputsekvensen, når outputsekvensen oprettes.
Ansøgninger er flere, end du tror
På grund af deres tilpasningsevne og evne til at håndtere en bred vifte af NLP-opgaver, såsom maskinoversættelse, sentimentanalyse, tekstresumé og mere, er AI-transformatorer vokset i popularitet i de seneste år.
AI-transformere er blevet brugt i en række forskellige domæner, herunder billedgenkendelse, anbefalingssystemer og endda lægemiddelopdagelse, foruden klassiske sprogbaserede applikationer.
AI-transformere har næsten ubegrænsede anvendelser, da de kan skræddersyes til adskillige problemområder og datatyper. AI-transformere, med deres kapacitet til at analysere komplicerede datasekvenser og fange langsigtede relationer, er sat til at blive en væsentlig drivende faktor i udviklingen af AI-applikationer i de næste år.
Sammenligning med andre neurale netværksarkitekturer
Da de kan analysere inputsekvenser og forstå langdistanceforhold i tekst, er AI-transformatorer særligt velegnede til naturlig sprogbehandling sammenlignet med andre neurale netværksapplikationer.
Nogle neurale netværksarkitekturer, såsom konvolutionelle neurale netværk (CNN'er) og tilbagevendende neurale netværk (RNN'er), er på den anden side bedre egnede til opgaver, der involverer behandling af struktureret input, såsom billeder eller tidsseriedata.
Fremtiden ser lys ud
Fremtiden for AI-transformatorer ser lys ud. Et område af den igangværende undersøgelse er udviklingen af gradvist mere kraftfulde modeller, der er i stand til at håndtere stadigt mere komplicerede opgaver.
Desuden forsøger man at forbinde AI-transformere med andre AI-teknologier, som f.eks forstærkning læring, for at give mere avancerede beslutningstagningsmuligheder.
Alle brancher forsøger at bruge AI's potentiale til at drive innovation og opnå en konkurrencefordel. Så AI-transformatorer vil sandsynligvis gradvist blive integreret i en række forskellige applikationer, herunder sundhedspleje, finans og andre.
Med fortsatte forbedringer i AI-transformerteknologi og potentialet for disse stærke AI-værktøjer til at revolutionere den måde, mennesker behandler og forstår sprog på, ser fremtiden lys ud.
Giv en kommentar