Hoy asistimos a una revolución en el área del procesamiento del lenguaje natural. Y es seguro que no hay futuro sin inteligencia artificial. Ya estamos utilizando varios "asistentes" de IA.
Los chatbots son los mejores ejemplos en nuestro caso. Representan la nueva era de la comunicación. Pero, ¿qué los hace tan especiales?
Los chatbots actuales pueden comprender y responder consultas en lenguaje natural con la misma precisión y detalle que los expertos humanos. Es emocionante aprender sobre los mecanismos que intervienen en el proceso.
Abróchese el cinturón y descubramos la tecnología que hay detrás.
Buceando en la tecnología
AI Transformers es una palabra clave importante en esta área. Ellos son como redes neuronales que han revolucionado el procesamiento del lenguaje natural. En realidad, existen paralelismos de diseño considerables entre los transformadores de IA y las redes neuronales.
Ambos están compuestos por varias capas de unidades de procesamiento que realizan una serie de cálculos para convertir los datos de entrada en predicciones como salida. En esta publicación, veremos el poder de AI Transformers y cómo están cambiando el mundo que nos rodea.
El potencial del procesamiento del lenguaje natural
Empecemos con lo básico. Lo escuchamos en todas partes casi. Pero, ¿qué es exactamente el procesamiento del lenguaje natural?
es un segmento de inteligencia artificial que se centra en la interacción de humanos y máquinas mediante el uso del lenguaje natural. El objetivo es permitir que las computadoras perciban, interpreten y produzcan el lenguaje humano de una manera significativa y auténtica.
Reconocimiento de voz, traducción de idiomas, análisis de los sentimientosy el resumen de texto son ejemplos de aplicaciones de PNL. Los modelos tradicionales de PNL, por otro lado, han tenido problemas para comprender los complejos vínculos entre las palabras en una frase. Esto hizo que los altos niveles de precisión en muchas tareas de PNL fueran imposibles.
Aquí es cuando AI Transformers entra en escena. Mediante un proceso de autoatención, los transformadores pueden registrar dependencias a largo plazo y vínculos entre las palabras de una frase. Este método permite que el modelo elija atender varias secciones de la secuencia de entrada. Por lo tanto, puede comprender el contexto y el significado de cada palabra en una frase.
¿Qué son exactamente los modelos de transformadores?
Un transformador AI es un deep learning arquitectura que entiende y procesa varios tipos de información. Es excelente para determinar cómo se relacionan entre sí múltiples bits de información, por ejemplo, cómo se vinculan las diferentes palabras en una frase o cómo encajan las diferentes secciones de una imagen.
Funciona dividiendo la información en pequeños fragmentos y luego observando todos esos componentes a la vez. Es como si numerosos pequeños robots estuvieran cooperando para comprender los datos. Luego, una vez que sabe todo, vuelve a ensamblar todos los componentes para proporcionar una respuesta o salida.
Los transformadores AI son extremadamente valiosos. Pueden comprender el contexto y los vínculos a largo plazo entre información diversa. Esto es fundamental para tareas como traducción de idiomas, resúmenes y respuesta a preguntas. Entonces, ¡son los cerebros detrás de muchas de las cosas interesantes que la IA puede lograr!
La atención es todo lo que necesitas
El subtítulo “La atención es todo lo que necesitas” hace referencia a una publicación de 2017 que proponía el modelo del transformador. Revolucionó la disciplina del procesamiento del lenguaje natural (PNL).
Los autores de esta investigación afirmaron que el mecanismo de autoatención del modelo del transformador era lo suficientemente fuerte como para tomar el papel del convencional recurrente y redes neuronales convolucionales utilizado para tareas de PNL.
¿Qué es la Autoatención Exactamente?
Es un método que permite que el modelo se concentre en varios segmentos de secuencia de entrada al producir predicciones.
En otras palabras, la autoatención permite que el modelo calcule un conjunto de puntajes de atención para cada elemento con respecto a todos los demás componentes, lo que permite que el modelo equilibre la importancia de cada elemento de entrada.
En un enfoque basado en transformadores, la autoatención opera de la siguiente manera:
La secuencia de entrada se integra primero en una serie de vectores, uno para cada miembro de la secuencia.
Para cada elemento de la secuencia, el modelo crea tres conjuntos de vectores: el vector de consulta, el vector clave y el vector de valor.
El vector de consulta se compara con todos los vectores clave y las similitudes se calculan mediante un producto escalar.
Las puntuaciones de atención resultantes se normalizan mediante una función softmax, que genera un conjunto de ponderaciones que indican la importancia relativa de cada pieza en la secuencia.
Para crear la representación de salida final, los vectores de valor se multiplican por los pesos de atención y se suman.
Los modelos basados en transformadores, que utilizan la autoatención, pueden capturar con éxito relaciones de largo alcance en secuencias de entrada sin depender de ventanas de contexto de longitud fija, lo que los hace particularmente útiles para aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural.
Ejemplo
Supongamos que tenemos una secuencia de entrada de seis fichas: "El gato se sentó en el tapete". Cada token se puede representar como un vector y la secuencia de entrada se puede ver de la siguiente manera:
Luego, para cada token, construiríamos tres conjuntos de vectores: el vector de consulta, el vector clave y el vector de valor. El vector de token incrustado se multiplica por tres matrices de peso aprendidas para producir estos vectores.
Para el primer token "The", por ejemplo, los vectores de consulta, clave y valor serían:
Vector de consulta: [0.4, -0.2, 0.1]
Vector clave: [0.2, 0.1, 0.5]
Vector de valor: [0.1, 0.2, 0.3]
Las puntuaciones de atención entre cada par de tokens en la secuencia de entrada se calculan mediante el mecanismo de autoatención. Por ejemplo, la puntuación de atención entre los tokens 1 y 2 "El" se calcularía como el producto escalar de sus vectores de consulta y clave:
Puntuación de atención = punto_producto (vector de consulta del token 1, vector clave del token 2)
= (0.4 * 0.8) + (-0.2 * 0.2) + (0.1 * 0.1)
= 0.31
Estos puntajes de atención muestran la relevancia relativa de cada token en la secuencia para los demás.
Por último, para cada token, la representación de salida se crea tomando una suma ponderada de los vectores de valor, con los pesos determinados por las puntuaciones de atención. La representación de salida para el primer token "The", por ejemplo, sería:
Vector de salida para Token 1 = (Puntuación de atención con Token 1) * Vector de valor para Token 2
+ (Puntuación de atención con Token 3) * Vector de valor para Token 3
+ (Puntuación de atención con Token 4) * Vector de valor para Token 4
+ (Puntuación de atención con Token 5) * Vector de valor para Token 5
+ (Puntuación de atención con Token 6) * Vector de valor para 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]
Como resultado de la autoatención, el modelo basado en transformador puede optar por atender diferentes secciones de la secuencia de entrada al crear la secuencia de salida.
Las aplicaciones son más de lo que piensas
Debido a su adaptabilidad y capacidad para manejar una amplia gama de tareas de NLP, como la traducción automática, el análisis de sentimientos, el resumen de texto y más, los transformadores de IA han ganado popularidad en los últimos años.
Los transformadores de IA se han utilizado en una variedad de dominios, incluido el reconocimiento de imágenes, los sistemas de recomendación e incluso el descubrimiento de fármacos, además de las aplicaciones clásicas basadas en lenguaje.
Los transformadores de IA tienen usos casi ilimitados, ya que se pueden adaptar a numerosas áreas problemáticas y tipos de datos. Los transformadores de IA, con su capacidad para analizar secuencias de datos complicadas y capturar relaciones a largo plazo, se convertirán en un factor impulsor importante en el desarrollo de aplicaciones de IA en los próximos años.
Comparación con otras arquitecturas de redes neuronales
Como pueden analizar secuencias de entrada y captar relaciones de largo alcance en el texto, los transformadores de IA son especialmente adecuados para el procesamiento del lenguaje natural en comparación con otras aplicaciones de redes neuronales.
Algunas arquitecturas de redes neuronales, como las redes neuronales convolucionales (CNN) y las redes neuronales recurrentes (RNN), por otro lado, se adaptan mejor a tareas que involucran el procesamiento de entrada estructurada, como imágenes o datos de series temporales.
El futuro se ve brillante
El futuro de los transformadores de IA parece brillante. Un área del estudio en curso es el desarrollo de modelos progresivamente más potentes capaces de manejar tareas cada vez más complicadas.
Además, se están haciendo intentos para conectar transformadores de IA con otras tecnologías de IA, como aprendizaje reforzado, para proporcionar capacidades de toma de decisiones más avanzadas.
Todas las industrias están tratando de utilizar el potencial de la IA para impulsar la innovación y lograr una ventaja competitiva. Por lo tanto, es probable que los transformadores de IA se incorporen progresivamente a una variedad de aplicaciones, incluidas la atención médica, las finanzas y otras.
Con las mejoras continuas en la tecnología de transformadores de IA y el potencial de estas sólidas herramientas de IA para revolucionar la forma en que los humanos procesan y comprenden el lenguaje, el futuro parece brillante.
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