Σήμερα γινόμαστε μάρτυρες μιας επανάστασης στον τομέα της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας. Και, είναι σίγουρο ότι δεν υπάρχει μέλλον χωρίς τεχνητή νοημοσύνη. Ήδη χρησιμοποιούμε διάφορους «βοηθούς» AI.
Τα chatbots είναι τα καλύτερα παραδείγματα στην περίπτωσή μας. Αντιπροσωπεύουν τη νέα εποχή της επικοινωνίας. Τι τους κάνει όμως τόσο ξεχωριστούς;
Τα τρέχοντα chatbots μπορούν να κατανοήσουν και να απαντήσουν σε ερωτήσεις φυσικής γλώσσας με την ίδια ακρίβεια και λεπτομέρεια όπως οι ειδικοί στον άνθρωπο. Είναι συναρπαστικό να μαθαίνεις για τους μηχανισμούς που μπαίνουν στη διαδικασία.
Κουμπώστε και ας ανακαλύψουμε την τεχνολογία πίσω από αυτό.
Κατάδυση στην Τεχν
Το AI Transformers είναι μια σημαντική λέξη-κλειδί σε αυτόν τον τομέα. Είναι σαν νευρωνικά δίκτυα που έφεραν επανάσταση στην επεξεργασία της φυσικής γλώσσας. Στην πραγματικότητα, υπάρχουν σημαντικοί σχεδιαστικοί παραλληλισμοί μεταξύ των μετασχηματιστών AI και των νευρωνικών δικτύων.
Και τα δύο αποτελούνται από πολλά επίπεδα μονάδων επεξεργασίας που εκτελούν μια σειρά υπολογισμών για να μετατρέψουν τα δεδομένα εισόδου σε προβλέψεις ως έξοδο. Σε αυτήν την ανάρτηση, θα εξετάσουμε τη δύναμη των AI Transformers και πώς αλλάζουν τον κόσμο γύρω μας.
Οι δυνατότητες της Επεξεργασίας Φυσικής Γλώσσας
Ας ξεκινήσουμε με τα βασικά. Το ακούμε σχεδόν παντού. Αλλά, τι ακριβώς είναι η επεξεργασία φυσικής γλώσσας;
Είναι ένα τμήμα του τεχνητή νοημοσύνη που εστιάζει στην αλληλεπίδραση ανθρώπων και μηχανών μέσω της χρήσης φυσικής γλώσσας. Ο στόχος είναι να επιτραπεί στους υπολογιστές να αντιλαμβάνονται, να ερμηνεύουν και να παράγουν την ανθρώπινη γλώσσα με ουσιαστικό και αυθεντικό τρόπο.
Αναγνώριση ομιλίας, μετάφραση γλώσσας, Ανάλυση συναίσθημα, και η σύνοψη κειμένου είναι όλα παραδείγματα εφαρμογών NLP. Τα παραδοσιακά μοντέλα NLP, από την άλλη πλευρά, έχουν δυσκολευτεί να κατανοήσουν τους περίπλοκους δεσμούς μεταξύ των λέξεων σε μια φράση. Αυτό κατέστησε αδύνατα τα υψηλά επίπεδα ακρίβειας σε πολλές εργασίες NLP.
Αυτό είναι όταν οι AI Transformers εισέρχονται στην εικόνα. Με μια διαδικασία αυτοπροσοχής, οι μετασχηματιστές μπορούν να καταγράφουν μακροπρόθεσμες εξαρτήσεις και συνδέσμους μεταξύ λέξεων σε μια φράση. Αυτή η μέθοδος επιτρέπει στο μοντέλο να επιλέξει να παρακολουθήσει διάφορα τμήματα της ακολουθίας εισόδου. Έτσι, μπορεί να κατανοήσει το πλαίσιο και τη σημασία κάθε λέξης σε μια φράση.
Τι ακριβώς είναι τα μοντέλα μετασχηματιστών
Ένας μετασχηματιστής AI είναι α βαθιά μάθηση αρχιτεκτονική που κατανοεί και επεξεργάζεται διάφορους τύπους πληροφοριών. Υπερέχει στον καθορισμό του τρόπου με τον οποίο πολλά κομμάτια πληροφοριών σχετίζονται μεταξύ τους, όπως πώς συνδέονται διαφορετικές λέξεις σε μια φράση ή πώς ταιριάζουν διαφορετικά τμήματα μιας εικόνας.
Λειτουργεί χωρίζοντας τις πληροφορίες σε μικρά κομμάτια και στη συνέχεια εξετάζοντας όλα αυτά τα στοιχεία ταυτόχρονα. Είναι σαν να συνεργάζονται πολλά μικρά ρομπότ για να κατανοήσουν τα δεδομένα. Στη συνέχεια, αφού γνωρίζει τα πάντα, επανασυναρμολογεί όλα τα εξαρτήματα για να παρέχει μια απόκριση ή έξοδο.
Οι μετασχηματιστές AI είναι εξαιρετικά πολύτιμοι. Μπορούν να κατανοήσουν το πλαίσιο και τους μακροπρόθεσμους δεσμούς μεταξύ διαφορετικών πληροφοριών. Αυτό είναι κρίσιμο για εργασίες όπως η μετάφραση γλώσσας, η περίληψη και η απάντηση ερωτήσεων. Έτσι, είναι οι εγκέφαλοι πίσω από πολλά από τα ενδιαφέροντα πράγματα που μπορεί να επιτύχει η τεχνητή νοημοσύνη!
Η προσοχή είναι το μόνο που χρειάζεστε
Ο υπότιτλος «Attention is All You Need» αναφέρεται σε μια δημοσίευση του 2017 που πρότεινε το μοντέλο του μετασχηματιστή. έφερε επανάσταση στην πειθαρχία της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας (NLP).
Οι συγγραφείς αυτής της έρευνας δήλωσαν ότι ο μηχανισμός αυτοπροσοχής του μοντέλου μετασχηματιστή ήταν αρκετά ισχυρός ώστε να αναλάβει το ρόλο του συμβατικού επαναλαμβανόμενου και συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα χρησιμοποιείται για εργασίες NLP.
Τι είναι ακριβώς η Αυτοπροσοχή;
Είναι μια μέθοδος που επιτρέπει στο μοντέλο να επικεντρωθεί σε διάφορα τμήματα ακολουθίας εισόδου κατά την παραγωγή προβλέψεων.
Με άλλα λόγια, η αυτοπροσοχή επιτρέπει στο μοντέλο να υπολογίσει ένα σύνολο βαθμολογιών προσοχής για κάθε στοιχείο που αφορά όλα τα άλλα στοιχεία, επιτρέποντας στο μοντέλο να εξισορροπήσει τη σημασία κάθε στοιχείου εισόδου.
Σε μια προσέγγιση που βασίζεται σε μετασχηματιστή, η αυτοπροσοχή λειτουργεί ως εξής:
Η ακολουθία εισόδου ενσωματώνεται πρώτα σε μια σειρά διανυσμάτων, ένα για κάθε μέλος ακολουθίας.
Για κάθε στοιχείο της ακολουθίας, το μοντέλο δημιουργεί τρία σύνολα διανυσμάτων: το διάνυσμα ερωτήματος, το διάνυσμα κλειδιού και το διάνυσμα τιμής.
Το διάνυσμα ερωτήματος συγκρίνεται με όλα τα βασικά διανύσματα και οι ομοιότητες υπολογίζονται χρησιμοποιώντας ένα γινόμενο κουκίδων.
Οι βαθμολογίες προσοχής που προκύπτουν κανονικοποιούνται χρησιμοποιώντας μια συνάρτηση softmax, η οποία δημιουργεί ένα σύνολο βαρών που υποδεικνύουν τη σχετική σημασία κάθε κομματιού στην ακολουθία.
Για να δημιουργηθεί η τελική αναπαράσταση εξόδου, τα διανύσματα τιμών πολλαπλασιάζονται με τα βάρη προσοχής και αθροίζονται.
Τα μοντέλα που βασίζονται σε μετασχηματιστές, τα οποία χρησιμοποιούν αυτοπροσοχή, μπορούν να καταγράφουν με επιτυχία σχέσεις μεγάλης εμβέλειας σε ακολουθίες εισόδου χωρίς να εξαρτώνται από παράθυρα περιβάλλοντος σταθερού μήκους, γεγονός που τα καθιστά ιδιαίτερα χρήσιμα για εφαρμογές επεξεργασίας φυσικής γλώσσας.
Παράδειγμα
Ας υποθέσουμε ότι έχουμε μια ακολουθία εισαγωγής έξι τόνων: «Η γάτα κάθισε στο χαλάκι». Κάθε διακριτικό μπορεί να αναπαρασταθεί ως διάνυσμα και η ακολουθία εισόδου μπορεί να φανεί ως εξής:
Στη συνέχεια, για κάθε διακριτικό, θα κατασκευάζαμε τρία σύνολα διανυσμάτων: το διάνυσμα ερωτήματος, το διάνυσμα κλειδιού και το διάνυσμα τιμής. Το ενσωματωμένο διάνυσμα διακριτικού πολλαπλασιάζεται με τρεις μαθητευόμενους πίνακες βάρους για να δώσει αυτά τα διανύσματα.
Για το πρώτο διακριτικό "The", για παράδειγμα, τα διανύσματα ερωτήματος, κλειδιού και τιμής θα ήταν:
Διάνυσμα ερωτήματος: [0.4, -0.2, 0.1]
Διάνυσμα κλειδιού: [0.2, 0.1, 0.5]
Διάνυσμα τιμής: [0.1, 0.2, 0.3]
Οι βαθμολογίες προσοχής μεταξύ κάθε ζεύγους διακριτικών στην ακολουθία εισόδου υπολογίζονται από τον μηχανισμό αυτοπροσοχής. Για παράδειγμα, η βαθμολογία προσοχής μεταξύ των διακριτικών 1 και 2 "The" θα υπολογιστεί ως το γινόμενο κουκίδων του ερωτήματός τους και των διανυσμάτων κλειδιών:
Βαθμολογία προσοχής = dot_product (Διάνυσμα ερωτήματος του διακριτικού 1, διάνυσμα κλειδιού του διακριτικού 2)
= (0.4 * 0.8) + (-0.2 * 0.2) + (0.1 * 0.1)
= 0.31
Αυτές οι βαθμολογίες προσοχής δείχνουν τη σχετική συνάφεια κάθε διακριτικού στη σειρά με τα άλλα.
Τέλος, για κάθε διακριτικό, η αναπαράσταση εξόδου δημιουργείται λαμβάνοντας ένα σταθμισμένο άθροισμα των διανυσμάτων τιμών, με τα βάρη να καθορίζονται από τις βαθμολογίες προσοχής. Η αναπαράσταση εξόδου για το πρώτο διακριτικό "The", για παράδειγμα, θα ήταν:
Διάνυσμα εξόδου για το διακριτικό 1 = (Βαθμολογία προσοχής με το διακριτικό 1) * Διάνυσμα τιμής για το διακριτικό 2
+ (Βαθμολογία προσοχής με διακριτικό 3) * Διάνυσμα τιμής για το διακριτικό 3
+ (Βαθμολογία προσοχής με διακριτικό 4) * Διάνυσμα τιμής για το διακριτικό 4
+ (Βαθμολογία προσοχής με διακριτικό 5) * Διάνυσμα τιμής για το διακριτικό 5
+ (Βαθμολογία προσοχής με διακριτικό 6) * Διάνυσμα τιμής για το διακριτικό 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]
Ως αποτέλεσμα της αυτοπροσοχής, το μοντέλο που βασίζεται σε μετασχηματιστή μπορεί να επιλέξει να παρακολουθεί διαφορετικά τμήματα της ακολουθίας εισόδου κατά τη δημιουργία της ακολουθίας εξόδου.
Οι εφαρμογές είναι περισσότερες από όσο νομίζετε
Λόγω της προσαρμοστικότητας και της ικανότητάς τους να χειρίζονται ένα ευρύ φάσμα εργασιών NLP, όπως η αυτόματη μετάφραση, η ανάλυση συναισθημάτων, η σύνοψη κειμένου και πολλά άλλα, οι μετασχηματιστές AI έχουν αυξηθεί σε δημοτικότητα τα τελευταία χρόνια.
Οι μετασχηματιστές τεχνητής νοημοσύνης έχουν χρησιμοποιηθεί σε διάφορους τομείς, συμπεριλαμβανομένης της αναγνώρισης εικόνων, συστημάτων συστάσεων, ακόμη και ανακάλυψης φαρμάκων, εκτός από τις κλασικές εφαρμογές που βασίζονται στη γλώσσα.
Οι μετασχηματιστές AI έχουν σχεδόν απεριόριστες χρήσεις, καθώς μπορούν να προσαρμοστούν σε πολλές προβληματικές περιοχές και είδη δεδομένων. Οι μετασχηματιστές τεχνητής νοημοσύνης, με την ικανότητά τους να αναλύουν περίπλοκες ακολουθίες δεδομένων και να καταγράφουν μακροπρόθεσμες σχέσεις, πρόκειται να αποτελέσουν σημαντικό κινητήριο παράγοντα στην ανάπτυξη εφαρμογών τεχνητής νοημοσύνης τα επόμενα χρόνια.
Σύγκριση με άλλες αρχιτεκτονικές νευρωνικών δικτύων
Καθώς μπορούν να αναλύσουν τις ακολουθίες εισόδου και να κατανοήσουν σχέσεις μεγάλης εμβέλειας σε κείμενο, οι μετασχηματιστές AI είναι ιδιαίτερα κατάλληλοι για επεξεργασία φυσικής γλώσσας σε σύγκριση με άλλες εφαρμογές νευρωνικών δικτύων.
Ορισμένες αρχιτεκτονικές νευρωνικών δικτύων, όπως τα συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα (CNN) και τα επαναλαμβανόμενα νευρωνικά δίκτυα (RNN), από την άλλη πλευρά, ταιριάζουν καλύτερα σε εργασίες που περιλαμβάνουν την επεξεργασία δομημένης εισόδου, όπως εικόνες ή δεδομένα χρονοσειρών.
Το μέλλον φαίνεται φωτεινό
Το μέλλον των μετασχηματιστών AI φαίνεται λαμπρό. Ένας τομέας της συνεχιζόμενης μελέτης είναι η ανάπτυξη προοδευτικά πιο ισχυρών μοντέλων ικανών να χειρίζονται όλο και πιο περίπλοκες εργασίες.
Επιπλέον, γίνονται προσπάθειες σύνδεσης μετασχηματιστών AI με άλλες τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης, όπως π.χ ενίσχυση μάθησης, για να παρέχει πιο προηγμένες δυνατότητες λήψης αποφάσεων.
Κάθε κλάδος προσπαθεί να χρησιμοποιήσει τις δυνατότητες της τεχνητής νοημοσύνης για να προωθήσει την καινοτομία και να επιτύχει ανταγωνιστικό πλεονέκτημα. Έτσι, οι μετασχηματιστές AI είναι πιθανό να ενσωματωθούν σταδιακά σε μια ποικιλία εφαρμογών, συμπεριλαμβανομένης της υγειονομικής περίθαλψης, της χρηματοδότησης και άλλων.
Με τις συνεχείς βελτιώσεις στην τεχνολογία μετασχηματιστών AI και τη δυνατότητα αυτών των ισχυρών εργαλείων τεχνητής νοημοσύνης να φέρουν επανάσταση στον τρόπο με τον οποίο οι άνθρωποι επεξεργάζονται και κατανοούν τη γλώσσα, το μέλλον φαίνεται λαμπρό.
Αφήστε μια απάντηση