Hodiaŭ ni estas atestantoj de revolucio en la areo de naturlingva prilaborado. Kaj, estas certe, ke ne ekzistas estonteco sen artefarita inteligenteco. Ni jam uzas diversajn "asistantojn" de AI.
Chatbots estas la plej bonaj ekzemploj en nia kazo. Ili reprezentas la novan epokon de komunikado. Sed, kio faras ilin tiel specialaj?
Nunaj babilrotoj povas kompreni kaj respondi naturlingvajn enketojn kun la sama precizeco kaj detalo kiel homaj fakuloj. Estas ekscite lerni pri la mekanismoj kiuj eniras la procezon.
Bukloŝtopu kaj ni malkovru la teknologion malantaŭ ĝi.
Plonĝado en la Teknikon
AI-Transformiloj estas ĉefa ŝlosilvorto en ĉi tiu areo. Ili estas kiel Neŭraj retoj kiuj revoluciigis naturan lingvoprezon. En realeco, ekzistas konsiderindaj dezajnaj paraleloj inter AI-transformiloj kaj neŭralaj retoj.
Ambaŭ konsistas el pluraj tavoloj de pretigaj unuoj, kiuj elfaras serion de kalkuloj por konverti enigajn datumojn en prognozojn kiel la produktaĵon. En ĉi tiu afiŝo, ni rigardos la potencon de AI-Transformiloj kaj kiel ili ŝanĝas la mondon ĉirkaŭ ni.
La potencialo de Natural Language Processing
Ni komencu per la bazaĵoj. Ni aŭdas ĝin ĉie preskaŭ. Sed, kio ĝuste estas naturlingva prilaborado?
Ĝi estas segmento de artefarita inteligento kiu temigas la interagadon de homoj kaj maŝinoj per la uzo de natura lingvo. La celo estas permesi al komputiloj percepti, interpreti kaj produkti homan lingvon en signifoplena kaj aŭtentika maniero.
Parola rekono, lingvotraduko, sento-analizo, kaj teksta resumo estas ĉiuj ekzemploj de NLP-aplikoj. Tradiciaj NLP-modeloj, aliflanke, luktis por kapti la kompleksajn ligojn inter vortoj en frazo. Tio igis la altajn nivelojn de precizeco en multaj NLP-taskoj maleblaj.
Jen kiam AI-Transformiloj eniras la bildon. Per mem-atenta procezo, transformiloj povas registri longperspektivajn dependecojn kaj ligilojn inter vortoj en frazo. Ĉi tiu metodo ebligas al la modelo elekti ĉeesti diversajn sekciojn de la eniga sekvenco. Do, ĝi povas kompreni la kuntekston kaj signifon de ĉiu vorto en frazo.
Kio Ĝuste Estas Transformiloj-Modeloj
AI-transformilo estas a profunda lernado arkitekturo kiu komprenas kaj prilaboras diversajn specojn de informoj. Ĝi elstaras en determini kiom multoblaj pecetoj da informoj rilatas unu al la alia, kiel ekzemple kiel malsamaj vortoj en frazo estas ligitaj aŭ kiel malsamaj sekcioj de bildo konvenas kune.
Ĝi funkcias dividante informojn en pecetojn kaj poste rigardante ĉiujn tiujn komponantojn samtempe. Estas kvazaŭ multaj robotetoj kunlaboras por kompreni la datumojn. Poste, post kiam ĝi scias ĉion, ĝi rekunmetas ĉiujn komponantojn por doni respondon aŭ eligon.
AI-transformiloj estas ege valoraj. Ili povas kapti la kuntekston kaj longperspektivajn ligojn inter diversaj informoj. Ĉi tio estas kritika por taskoj kiel lingva tradukado, resumo kaj demanda respondado. Do, ili estas la cerboj malantaŭ multaj el la interesaj aferoj, kiujn AI povas plenumi!
Atento estas Ĉio, kion Vi Bezonas
La subtitolo "Atento estas Ĉio, kion Vi Bezonas" rilatas al publikaĵo de 2017, kiu proponis la transformilmodelon. Ĝi revoluciis la disciplinon de naturlingva prilaborado (NLP).
La verkintoj de tiu esplorado deklaris ke la mem-atenta mekanismo de la transformilo-modelo estis sufiĉe forta por preni la rolon de la konvencia ripetiĝanta kaj kunvolutaj neŭralaj retoj uzata por NLP-taskoj.
Kio estas Ĝuste Mem-Atento?
Ĝi estas metodo kiu permesas al la modelo koncentriĝi sur diversaj enirsekvencosegmentoj dum produktado de prognozoj.
En aliaj vortoj, mem-atento rajtigas la modelon komputi aron de atentpoentaro por ĉiu elemento koncerne ĉiujn aliajn komponentojn, permesante al la modelo balanci la signifon de ĉiu enigelemento.
En transformil-bazita aliro, mem-atento funkcias jene:
La eniga sekvenco unue estas enigita en serion de vektoroj, unu por ĉiu sekvencomembro.
Por ĉiu elemento en la sekvenco, la modelo kreas tri arojn de vektoroj: la demandvektoro, la ŝlosilvektoro, kaj la valorvektoro.
La demandvektoro estas komparita kun ĉiuj ŝlosilaj vektoroj, kaj la similecoj estas kalkulitaj uzante punktoprodukton.
La atentopoentaroj tiu rezulto estas normaligita uzante softmax-funkcion, kiu generas aron de pezoj indikante la relativan signifon de ĉiu peco en la sekvenco.
Por krei la finan produktaĵreprezentadon, la valorvektoroj estas multobligitaj per la atentopezoj kaj sumigitaj.
Transformil-bazitaj modeloj, kiuj uzas mem-atenton, povas sukcese kapti longdistancajn rilatojn en enigsekvencoj sen dependi de fiks-longaj kuntekstfenestroj, igante ilin precipe utilaj por naturlingvaj pretigaj aplikoj.
ekzemple
Supozu, ke ni havas ses-ĵetonan enigsekvencon: "La kato sidis sur la mato." Ĉiu ĵetono povas esti reprezentita kiel vektoro, kaj la enirsekvenco povas esti vidita jene:
Poste, por ĉiu ĵetono, ni konstruus tri arojn de vektoroj: la demandvektoro, la ŝlosilvektoro, kaj la valorvektoro. La enigita ĵetonvektoro estas multobligita per tri lernitaj pezmatricoj por doni tiujn vektorojn.
Por la unua signo "La", ekzemple, la demando, ŝlosilo kaj valorvektoroj estus:
Demandvektoro: [0.4, -0.2, 0.1]
Ŝlosila vektoro: [0.2, 0.1, 0.5]
Valorvektoro: [0.1, 0.2, 0.3]
La atentopoentaroj inter ĉiu paro de ĵetonoj en la enigsekvenco estas komputitaj per la mem-atenta mekanismo. Ekzemple, la atentpoentaro inter ĵetonoj 1 kaj 2 "La" estus kalkulita kiel la punktoprodukto de ilia demando kaj ŝlosilaj vektoroj:
Atenpoentaro = punkto_produkto (Vektoro de Demando de Ĵeto 1, Ŝlosila vektoro de Ĵeto 2)
= (0.4 * 0.8) + (-0.2 * 0.2) + (0.1 * 0.1)
= 0.31
Ĉi tiuj atentopoentoj montras la relativan gravecon de ĉiu ĵetono en la sekvenco al la aliaj.
Laste, por ĉiu ĵetono, la produktaĵa reprezento estas kreita prenante pezbalancitan sumon de la valorvektoroj, kun la pezoj determinitaj per la atentpoentaro. La eliga reprezentado por la unua signo "La", ekzemple, estus:
Eligvektoro por Ĵetono 1 = (Atentopoentaro kun Ĵetono 1) * Valorvektoro por Ĵetono 2
+ (Atenta poentaro kun Token 3) * Valorvektoro por Token 3
+ (Atenta poentaro kun Token 4) * Valorvektoro por Token 4
+ (Atenta poentaro kun Token 5) * Valorvektoro por Token 5
+ (Atenta poentaro kun Token 6) * Valorvektoro por 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]
Kiel rezulto de mem-atento, la transformil-bazita modelo povas elekti ĉeesti malsamajn sekciojn de la eniga sekvenco dum kreado de la produktaĵsekvenco.
Aplikoj estas pli ol vi pensas
Pro ilia adaptebleco kaj kapablo pritrakti larĝan gamon de NLP-taskoj, kiel maŝintradukado, sentanalizo, teksta resumo kaj pli, AI-transformiloj kreskis en populareco en la lastaj jaroj.
AI-transformiloj estis uzitaj en diversaj domajnoj, inkluzive de bildrekono, rekomendsistemoj, kaj eĉ malkovro de drogoj, krom klasikaj lingvo-bazitaj aplikoj.
AI-transformiloj havas preskaŭ senlimajn uzojn ĉar ili povas esti adaptitaj al multaj problemaj areoj kaj datumspecoj. AI-transformiloj, kun sia kapablo analizi komplikajn datumsekvencojn kaj kapti longperspektivajn rilatojn, estas signifaj kondukantaj faktoron en la evoluo de AI-aplikoj en la venontaj jaroj.
Komparo kun Aliaj Neŭralaj Retaj Arkitekturoj
Ĉar ili povas analizi enigajn sekvencojn kaj kapti longdistancajn rilatojn en teksto, AI-transformiloj estas precipe taŭgaj por naturlingva prilaborado kompare kun aliaj neŭralaj retaj aplikoj.
Kelkaj neŭralaj retaj arkitekturoj, kiel ekzemple konvoluciaj neŭralaj retoj (CNNoj) kaj ripetiĝantaj neŭralaj retoj (RNNoj), aliflanke, estas pli bone konvenigitaj al taskoj implikantaj la pretigon de strukturita enigaĵo, kiel ekzemple bildoj aŭ temposeriodatenoj.
La estonteco estas Aspektanta Brila
La estonteco de AI-transformiloj ŝajnas brila. Unu areo de la daŭra studo estas la evoluo de laŭstadie pli potencaj modeloj kapablaj pritrakti ĉiam pli komplikajn taskojn.
Krome, provoj estas faritaj por konekti AI-transformiloj kun aliaj AI-teknologioj, kiel ekzemple plifortiga lernado, por disponigi pli altnivelajn decidkapablojn.
Ĉiu industrio provas uzi la potencialon de AI por movi novigon kaj atingi konkurencivan avantaĝon. Do, AI-transformiloj verŝajne estos iom post iom korpigitaj en diversajn aplikojn, inkluzive de sanservo, financo kaj aliaj.
Kun daŭraj plibonigoj en AI-transformteknologio kaj la potencialo por ĉi tiuj fortaj AI-iloj revolucii la manieron kiel homoj prilaboras kaj komprenas lingvon, la estonteco ŝajnas brila.
Lasi Respondon