Gaur egun, hizkuntza naturalaren prozesamenduaren arloan iraultza bat ikusten ari gara. Eta, ziur da ez dagoela etorkizunik adimen artifizialik gabe. Dagoeneko hainbat AI "laguntzaile" erabiltzen ari gara.
Chatbotak dira adibiderik onenak gure kasuan. Komunikazioaren aro berria irudikatzen dute. Baina, zerk egiten ditu hain bereziak?
Egungo txat-botek hizkuntza naturaleko galderei giza adituen zehaztasun eta xehetasun berdinarekin ulertu eta erantzun ditzakete. Zirraragarria da prozesuan sartzen diren mekanismoak ezagutzea.
Lotu zaitez eta deskubri dezagun atzean dagoen teknologia.
Teknologian murgiltzea
AI Transformers gako-hitz nagusia da arlo honetan. bezalakoak dira neural sareak hizkuntza naturalaren prozesamendua irauli dutenak. Egia esan, diseinu paralelo handiak daude AI transformadoreen eta sare neuronalen artean.
Biak prozesatzeko unitateen hainbat geruzaz osatuta daude, sarrerako datuak irteera gisa iragarpen bihurtzeko kalkulu sorta bat egiten dutenak. Argitalpen honetan, AI Transformers-en boterea eta gure inguruko mundua nola aldatzen ari diren aztertuko dugu.
Hizkuntza Naturalaren Prozesamenduaren potentziala
Has gaitezen oinarrietatik. Ia nonahi entzuten dugu. Baina, zer da zehazki hizkuntza naturalaren prozesamendua?
Segmentu bat da adimen artifizialeko hizkuntza naturalaren erabileraren bidez gizakien eta makinen elkarrekintzan oinarritzen dena. Helburua ordenagailuek giza hizkuntza modu esanguratsuan eta benetakoan hautematea, interpretatzea eta ekoiztea da.
Hizketa-ezagutzea, hizkuntza-itzulpena, sentimenduen azterketa, eta testuen laburpena NLP aplikazioen adibideak dira. NLP eredu tradizionalak, berriz, esaldi bateko hitzen arteko lotura konplexuak jabetzen ahalegindu dira. Horrek ezinezko egin zuen NLP zeregin askotan zehaztasun-maila altua.
Hau da AI Transformers argazkian sartzen direnean. Autoarreta prozesu baten bidez, transformatzaileek epe luzeko menpekotasunak eta hitzen arteko loturak graba ditzakete esaldi batean. Metodo honek ereduari aukera ematen dio sarrera-sekuentziaren hainbat ataletara jotzea. Beraz, esaldi bateko hitz bakoitzaren testuingurua eta esanahia uler ditzake.
Zer dira zehazki Transformers ereduak
AI transformadore bat da ikaskuntza sakona hainbat informazio mota ulertzen eta prozesatzen duen arkitektura. Informazio-bit anitz bata bestearekin nola erlazionatzen diren zehazten da, esate baterako, esaldi bateko hitz desberdinak nola lotzen diren edo irudi baten atal desberdinak nola lotzen diren.
Informazioa zati txikitan banatuz funtzionatzen du eta, ondoren, osagai horiek guztiak aldi berean aztertuz. Datuak ulertzeko robot txiki ugari elkarlanean ari balira bezala da. Ondoren, dena jakin ondoren, osagai guztiak berriro muntatzen ditu erantzuna edo irteera bat emateko.
AI transformadoreak oso baliotsuak dira. Hainbat informazioren arteko testuingurua eta epe luzerako loturak uler ditzakete. Hau funtsezkoa da hizkuntzen itzulpena, laburpena eta galderei erantzutea bezalako zereginetarako. Beraz, AIak lor ditzakeen gauza interesgarri askoren atzean dauden burmuinak dira!
Arreta behar duzun guztia da
"Arreta da behar duzun guztia" azpitituluak transformadorearen eredua proposatu zuen 2017ko argitalpen bati egiten dio erreferentzia. Hizkuntza naturalaren prozesamenduaren (NLP) diziplina irauli zuen.
Ikerketa honen egileek adierazi zuten transformadorearen ereduaren auto-arreta mekanismoa nahikoa indartsua zela ohiko errekurrente eta ohiko rola hartzeko. neurona-sare konboluzionalak NLP zereginetarako erabiltzen da.
Zer da Autoarreta zehazki?
Iragarpenak egiterakoan ereduari sarrera-sekuentziaren hainbat segmentutan kontzentratzeko aukera ematen dion metodoa da.
Beste era batera esanda, auto-arreta ereduak elementu bakoitzaren arreta puntuazio multzo bat kalkulatzeko aukera ematen dio gainerako osagai guztiei buruzkoa, ereduari sarrerako elementu bakoitzaren esangura orekatzeko aukera emanez.
Transformadoreetan oinarritutako ikuspegi batean, autoarreta honela funtzionatzen da:
Sarrera-sekuentzia bektore-serie batean txertatzen da lehenik, bat sekuentzia-kide bakoitzeko.
Sekuentziako elementu bakoitzeko, ereduak hiru bektore multzo sortzen ditu: kontsulta-bektorea, gako-bektorea eta balio-bektorea.
Kontsulta-bektorea gako-bektore guztiekin alderatzen da, eta antzekotasunak produktu puntu bat erabiliz kalkulatzen dira.
Emaitza horren arreta puntuazioak softmax funtzio baten bidez normalizatzen dira, eta horrek sekuentziako pieza bakoitzaren esangura erlatiboa adierazten duen pisu multzo bat sortzen du.
Azken irteerako irudikapena sortzeko, balio-bektoreak arreta-pisuekin biderkatu eta batzen dira.
Transformadoreetan oinarritutako ereduek, norberaren arreta erabiltzen dutenek, sarrera-sekuentzietan irismen luzeko erlazioak arrakastaz har ditzakete, luzera finkoko testuinguru-leihoen menpe egon gabe, eta bereziki erabilgarriak dira hizkuntza naturalaren prozesatzeko aplikazioetarako.
Adibidea
Demagun sei token sarrera-sekuentzia bat dugula: "Katua esterillan eseri zen". Token bakoitza bektore gisa irudika daiteke, eta sarrerako sekuentzia honela ikus daiteke:
Ondoren, token bakoitzeko, hiru bektore multzo eraikiko genituzke: kontsulta-bektorea, gako-bektorea eta balio-bektorea. Txertatutako token-bektorea ikasitako hiru pisu-matrizez biderkatzen da bektore horiek lortzeko.
"The" lehenengo tokenerako, adibidez, kontsulta, gako eta balio-bektoreak hauek izango lirateke:
Kontsulta-bektorea: [0.4, -0.2, 0.1]
Gako-bektorea: [0.2, 0.1, 0.5]
Balio-bektorea: [0.1, 0.2, 0.3]
Sarrera-sekuentziako token pare bakoitzaren arteko arreta puntuazioak autoarreta mekanismoaren bidez kalkulatzen dira. Adibidez, "The" 1 eta 2 token arteko arreta puntuazioa euren kontsultaren eta gako-bektoreen produktu puntu gisa kalkulatuko litzateke:
Arreta puntuazioa = dot_product(Token 1-ren kontsulta-bektorea, 2. tokenaren gako-bektorea)
= (0.4 * 0.8) + (-0.2 * 0.2) + (0.1 * 0.1)
= 0.31
Arreta puntuazio hauek sekuentziako token bakoitzak besteekiko duen garrantzi erlatiboa erakusten du.
Azkenik, token bakoitzeko, irteerako irudikapena balio-bektoreen batura haztatua hartuz sortzen da, arreta-puntuazioek zehaztutako pisuekin. "The" lehenengo tokenaren irteerako irudikapena, adibidez, hau izango litzateke:
1. tokenaren irteera-bektorea = (Arreta puntuazioa 1. tokenarekin) * 2. tokenaren balio-bektorea
+ (Arreta puntuazioa 3. tokenarekin) * 3. tokenaren balio-bektorea
+ (Arreta puntuazioa 4. tokenarekin) * 4. tokenaren balio-bektorea
+ (Arreta puntuazioa 5. tokenarekin) * 5. tokenaren balio-bektorea
+ (Arreta puntuazioa 6. tokenarekin) * 6. tokenaren balio-bektorea
= (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]
Norberaren arretaren ondorioz, transformadoreetan oinarritutako ereduak sarrera-sekuentziaren atal ezberdinetara joatea aukera dezake irteera-sekuentzia sortzean.
Aplikazioak uste baino gehiago dira
NLP zeregin ugari kudeatzeko duten moldagarritasuna eta gaitasunagatik, hala nola itzulpen automatikoa, sentimenduen analisia, testuen laburpena eta abar, AI transformatzaileak ospea hazi egin da azken urteotan.
AI transformadoreak hainbat domeinutan erabili dira, besteak beste, irudien aitorpena, gomendio sistemak eta baita droga aurkikuntza ere, hizkuntzan oinarritutako aplikazio klasikoez gain.
AI transformadoreek erabilera ia mugagabeak dituzte, arazo-eremu eta datu-mota ugaritara egokitu daitezkeelako. AI transformadoreak, datu-sekuentzia konplikatuak aztertzeko eta epe luzerako harremanak harrapatzeko duten gaitasunarekin, hurrengo urteetan AI aplikazioen garapenean eragile garrantzitsua izango dira.
Beste sare neuronaleko arkitektura batzuekin alderatzea
Sarrera-sekuentziak azter ditzaketenez eta testuan irismen luzeko erlazioak uler ditzaketenez, AI transformadoreak bereziki egokiak dira hizkuntza naturalaren prozesamendurako, beste sare neuronaleko aplikazioekin alderatuta.
Sare neuronalaren arkitektura batzuk, hala nola sare neuronal konboluzionalak (CNN) eta sare neuronal errekurrenteak (RNN), aldiz, hobeto egokitzen dira sarrera egituratuen prozesamendua dakarten zereginetarako, hala nola irudiak edo denbora serieko datuak.
Etorkizuna Looking Bright da
AI transformadoreen etorkizuna argia dirudi. Etengabeko azterketaren arlo bat gero eta lan zailagoak kudeatzeko gai diren eredu indartsuagoak garatzea da.
Gainera, AI transformadoreak beste AI teknologia batzuekin konektatzeko ahaleginak egiten ari dira, adibidez sendotzeko ikaskuntza, erabakiak hartzeko gaitasun aurreratuagoak eskaintzeko.
Industria guztiak AIren potentziala erabiltzen saiatzen ari da berrikuntza bultzatzeko eta abantaila lehiakorra lortzeko. Beraz, AI transformatzaileak pixkanaka-pixkanaka hainbat aplikaziotan txertatuko dira, besteak beste, osasungintzan, finantzan eta beste batzuetan.
AI transformatzaileen teknologian etengabeko hobekuntzak eta AI tresna sendo hauek gizakiek hizkuntza prozesatzeko eta ulertzeko modua iraultzeko duten ahalmenarekin, etorkizuna argia dirudi.
Utzi erantzun bat