Täna oleme tunnistajaks revolutsioonile loomuliku keele töötlemise valdkonnas. Ja see on kindel, et ilma tehisintellektita pole tulevikku. Kasutame juba erinevaid AI “assistente”.
Vestlusbotid on meie puhul parimad näited. Nad esindavad kommunikatsiooni uut ajastut. Aga mis teeb nad nii eriliseks?
Praegused vestlusrobotid suudavad mõista ja vastata loomuliku keele päringutele sama täpselt ja üksikasjalikult kui inimeksperdid. Põnev on õppida tundma protsessiga seotud mehhanisme.
Panel kinni ja avastame selle taga oleva tehnoloogia.
Sukeldumine tehnikasse
AI Transformers on selle valdkonna peamine märksõna. Nad on nagu närvivõrgud mis on muutnud loomuliku keele töötlemise. Tegelikkuses on AI-trafode ja närvivõrkude vahel märkimisväärseid paralleele.
Mõlemad koosnevad mitmest töötlusüksuste kihist, mis sooritavad arvutusi, et teisendada sisendandmed väljundina prognoosideks. Selles postituses vaatleme AI Transformerite jõudu ja seda, kuidas nad muudavad maailma meie ümber.
Loomuliku keele töötlemise potentsiaal
Alustame põhitõdedest. Me kuuleme seda peaaegu kõikjal. Aga mis täpselt on loomuliku keele töötlemine?
See on segment tehisintellekti mis keskendub inimeste ja masinate koostoimele loomuliku keele kasutamise kaudu. Eesmärk on võimaldada arvutitel tajuda, tõlgendada ja toota inimkeelt tähendusrikkal ja autentsel viisil.
kõnetuvastus, keele tõlge, sentiment analüüsja teksti kokkuvõte on kõik näited NLP rakendustest. Traditsioonilistel NLP mudelitel on seevastu olnud raskusi fraasi sõnade vaheliste keeruliste seoste mõistmisega. See muutis paljude NLP-ülesannete kõrge täpsuse võimatuks.
See on siis, kui AI Transformers sisenevad pildile. Enesetähelepanu protsessi abil saavad trafod salvestada fraasi sõnade vahelisi pikaajalisi sõltuvusi ja seoseid. See meetod võimaldab mudelil valida sisendjärjestuse erinevate osade kasutamise. Seega saab see aru iga fraasi sõna kontekstist ja tähendusest.
Mis on trafode mudelid?
AI trafo on a sügav õpe arhitektuur, mis mõistab ja töötleb erinevat tüüpi teavet. See aitab suurepäraselt kindlaks teha, kuidas mitu teabebitti on üksteisega seotud, näiteks kuidas fraasi erinevad sõnad on seotud või kuidas pildi erinevad osad sobivad kokku.
See toimib, jagades teabe väikesteks osadeks ja seejärel vaadates kõiki neid komponente korraga. Tundub, nagu teeksid arvukad väikesed robotid andmete mõistmiseks koostööd. Järgmiseks, kui ta teab kõike, paneb see vastuse või väljundi saamiseks kõik komponendid uuesti kokku.
AI-trafod on äärmiselt väärtuslikud. Nad suudavad mõista konteksti ja pikaajalisi seoseid mitmekesise teabe vahel. See on kriitilise tähtsusega selliste ülesannete puhul nagu keele tõlkimine, kokkuvõtete tegemine ja küsimustele vastamine. Nii et nemad on paljude huvitavate asjade taga, mida tehisintellekt suudab korda saata!
Tähelepanu on kõik, mida vajate
Alapealkiri "Tähelepanu on kõik, mida vajate" viitab 2017. aasta väljaandele, mis pakkus välja trafo mudeli. See muutis loomuliku keele töötlemise distsipliini (NLP).
Selle uurimuse autorid väitsid, et trafo mudeli enesetähelepanu mehhanism oli piisavalt tugev, et võtta tavapärase korduva ja korduva süsteemi rolli. konvolutsioonilised närvivõrgud kasutatakse NLP ülesannete jaoks.
Mis täpselt on enesetähelepanu?
See on meetod, mis võimaldab mudelil ennustuste tegemisel keskenduda erinevatele sisendjärjestuse segmentidele.
Teisisõnu, enesetähelepanu võimaldab mudelil arvutada iga elemendi jaoks kõigi teiste komponentide jaoks tähelepanu skoorid, võimaldades mudelil tasakaalustada iga sisendelemendi olulisust.
Trafopõhise lähenemisviisi korral toimib enesetähelepanu järgmiselt:
Sisendjada manustatakse esmalt vektorite seeriasse, üks iga jadaliikme jaoks.
Jada iga elemendi jaoks loob mudel kolm vektorite komplekti: päringuvektor, võtmevektor ja väärtusvektor.
Päringuvektorit võrreldakse kõigi võtmevektoritega ja sarnasused arvutatakse punktkorrutise abil.
Saadud tähelepanuskoorid normaliseeritakse funktsiooni softmax abil, mis genereerib kaalude komplekti, mis näitab jada iga tüki suhtelist olulisust.
Lõpliku väljundi esituse loomiseks korrutatakse väärtusvektorid tähelepanu kaaludega ja summeeritakse.
Trafopõhised mudelid, mis kasutavad enesetähelepanu, võivad edukalt jäädvustada kaugsuhteid sisendjadades, sõltumata fikseeritud pikkusega kontekstiakendest, muutes need eriti kasulikuks loomuliku keele töötlemise rakendustes.
Näide
Oletame, et meil on kuuest märgist koosnev sisestusjada: "Kass istus matil." Iga märgi võib esitada vektorina ja sisendjada võib näha järgmiselt:
Järgmisena konstrueeriksime iga märgi jaoks kolm vektorite komplekti: päringuvektor, võtmevektor ja väärtusvektor. Manustatud märgivektor korrutatakse kolme õpitud kaalumaatriksiga, et saada need vektorid.
Näiteks esimese märgi „The” puhul oleksid päringu-, võtme- ja väärtusvektorid:
Päringu vektor: [0.4, -0.2, 0.1]
Võtmevektor: [0.2, 0.1, 0.5]
Väärtuse vektor: [0.1, 0.2, 0.3]
Tähelepanu hinded sisendjärjestuses iga märgipaari vahel arvutatakse enesetähelepanu mehhanismi abil. Näiteks märkide 1 ja 2 "The" vaheline tähelepanuskoor arvutatakse nende päringu ja võtmevektorite punktkorrutisena:
Tähelepanu skoor = dot_product (1. märgi päringuvektor, 2. märgi võtmevektor)
= (0.4 * 0.8) + (-0.2 * 0.2) + (0.1 * 0.1)
= 0.31
Need tähelepanuskoorid näitavad järjestuses iga märgi suhtelist olulisust teiste jaoks.
Lõpuks luuakse iga märgi jaoks väljundi esitus, võttes väärtusvektorite kaalutud summa, kusjuures kaalud on määratud tähelepanu skooridega. Näiteks esimese märgi „The” väljundi esitus oleks järgmine:
Token 1 väljundvektor = (tähelepanu skoor märgiga 1) * Token 2 väärtusvektor
+ (Tähelepanu skoor märgiga 3) * Token 3 väärtusvektor
+ (Tähelepanu skoor märgiga 4) * Token 4 väärtusvektor
+ (Tähelepanu skoor märgiga 5) * Token 5 väärtusvektor
+ (Tähelepanu skoor märgiga 6) * Token 6 väärtusvektor
= (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]
Enesetähelepanu tulemusena saab trafopõhine mudel väljundjada loomisel valida sisendjada erinevate osade arvestamise.
Rakendusi on rohkem, kui arvate
Tänu oma kohanemisvõimele ja võimele tulla toime paljude NLP-ülesannetega, nagu masintõlge, sentimentide analüüs, teksti kokkuvõte ja palju muud, on AI-trafod viimastel aastatel populaarsust kogunud.
AI-trafosid on lisaks klassikalistele keelepõhistele rakendustele kasutatud erinevates valdkondades, sealhulgas pildituvastuses, soovitussüsteemides ja isegi ravimite avastamises.
AI-trafodel on peaaegu piiramatud kasutusvõimalused, kuna neid saab kohandada paljude probleemsete piirkondade ja andmetüüpide jaoks. AI-trafod, mis on võimelised analüüsima keerulisi andmejadasid ja jäädvustama pikaajalisi suhteid, on järgmistel aastatel tehisintellekti rakenduste arendamisel oluliseks tõuketeguriks.
Võrdlus teiste närvivõrgu arhitektuuridega
Kuna AI-trafod suudavad analüüsida sisendjadasid ja mõista kaugsuhteid tekstis, sobivad AI-trafod teiste närvivõrgu rakendustega võrreldes eriti hästi loomuliku keele töötlemiseks.
Mõned närvivõrgu arhitektuurid, nagu konvolutsioonilised närvivõrgud (CNN) ja korduvad närvivõrgud (RNN-id), sobivad seevastu paremini ülesanneteks, mis hõlmavad struktureeritud sisendi (nt piltide või aegridade andmete) töötlemist.
Tulevik näeb helge välja
AI-trafode tulevik tundub helge. Käimasoleva uuringu üks valdkond on järjest võimsamate mudelite väljatöötamine, mis suudavad toime tulla üha keerulisemate ülesannetega.
Veelgi enam, AI trafosid üritatakse ühendada teiste AI tehnoloogiatega, nagu tugevdamise õppimine, et pakkuda täiustatud otsustusvõimet.
Iga tööstus püüab kasutada tehisintellekti potentsiaali innovatsiooni edendamiseks ja konkurentsieelise saavutamiseks. Seega integreeritakse AI-trafod tõenäoliselt järk-järgult mitmesugustesse rakendustesse, sealhulgas tervishoiu-, rahandus- ja muudesse rakendustesse.
AI-trafotehnoloogia jätkuva täiustamise ja nende tugevate tehisintellekti tööriistade potentsiaaliga muuta inimeste keeletöötlemise ja -mõistmise viise, tundub tulevik helge.
Jäta vastus