امروزه شاهد انقلابی در حوزه پردازش زبان طبیعی هستیم. و مطمئناً هیچ آینده ای بدون هوش مصنوعی وجود ندارد. ما در حال حاضر از "دستیاران" هوش مصنوعی مختلفی استفاده می کنیم.
چت بات ها بهترین نمونه در مورد ما هستند. آنها نشان دهنده عصر جدید ارتباطات هستند. اما، چه چیزی آنها را بسیار خاص می کند؟
چت ربات های کنونی می توانند سوالات زبان طبیعی را با همان دقت و جزئیاتی که متخصصان انسانی دارند درک کنند و به آنها پاسخ دهند. یادگیری در مورد مکانیسم هایی که در این فرآیند وجود دارد هیجان انگیز است.
دست و پنجه نرم کنید و بیایید فناوری پشت آن را کشف کنیم.
غواصی در فناوری
AI Transformers یک کلمه کلیدی اصلی در این زمینه است. آنها مانند هستند شبکه های عصبی که پردازش زبان طبیعی را متحول کرده است. در واقعیت، شباهت های طراحی قابل توجهی بین ترانسفورماتورهای هوش مصنوعی و شبکه های عصبی وجود دارد.
هر دو از چندین لایه واحد پردازش تشکیل شده اند که یک سری محاسبات را برای تبدیل داده های ورودی به پیش بینی به عنوان خروجی انجام می دهند. در این پست، به قدرت ترانسفورماتورهای هوش مصنوعی و چگونگی تغییر دنیای اطراف ما می پردازیم.
پتانسیل پردازش زبان طبیعی
بیایید با اصول اولیه شروع کنیم. تقریباً همه جا آن را می شنویم. اما، پردازش زبان طبیعی دقیقاً چیست؟
بخشی از هوش مصنوعی که بر تعامل انسان و ماشین از طریق استفاده از زبان طبیعی تمرکز دارد. هدف این است که به رایانه ها اجازه دهیم زبان انسانی را به شیوه ای معنادار و معتبر درک، تفسیر و تولید کنند.
تشخیص گفتار، ترجمه زبان، تجزیه و تحلیل احساسات، و خلاصه سازی متن همگی نمونه هایی از برنامه های NLP هستند. از سوی دیگر، مدلهای سنتی NLP برای درک پیوندهای پیچیده بین کلمات در یک عبارت تلاش کردهاند. این باعث شد که دقت بالا در بسیاری از وظایف NLP غیرممکن شود.
این زمانی است که ترانسفورماتورهای هوش مصنوعی وارد تصویر می شوند. ترانسفورماتورها با یک فرآیند توجه به خود، می توانند وابستگی ها و پیوندهای طولانی مدت بین کلمات را در یک عبارت ثبت کنند. این روش مدل را قادر میسازد تا به بخشهای مختلف توالی ورودی توجه کند. بنابراین، می تواند زمینه و معنای هر کلمه را در یک عبارت درک کند.
مدل های ترانسفورماتور دقیقا چیست؟
ترانسفورماتور هوش مصنوعی یک است یادگیری عمیق معماری که انواع مختلف اطلاعات را درک و پردازش می کند. در تعیین اینکه چگونه چند بیت از اطلاعات به یکدیگر مرتبط می شوند، مانند نحوه پیوند کلمات مختلف در یک عبارت یا نحوه تناسب بخش های مختلف یک تصویر با یکدیگر، عالی است.
این کار با تقسیم اطلاعات به قطعات کوچک و سپس مشاهده همه آن مؤلفه ها به طور همزمان کار می کند. گویی تعداد زیادی روبات کوچک برای درک داده ها همکاری می کنند. در مرحله بعد، هنگامی که همه چیز را می داند، همه اجزا را دوباره جمع می کند تا یک پاسخ یا خروجی ارائه کند.
ترانسفورماتورهای هوش مصنوعی بسیار ارزشمند هستند. آنها می توانند زمینه و پیوندهای بلندمدت بین اطلاعات متنوع را درک کنند. این برای کارهایی مانند ترجمه زبان، خلاصهنویسی و پاسخگویی به سؤال بسیار مهم است. بنابراین، آنها مغز بسیاری از کارهای جالبی هستند که هوش مصنوعی می تواند انجام دهد!
توجه تنها چیزی است که نیاز دارید
عنوان فرعی «توجه تنها چیزی است که شما نیاز دارید» به یک نشریه در سال 2017 اشاره دارد که مدل ترانسفورماتور را پیشنهاد کرده است. این امر انقلابی در رشته پردازش زبان طبیعی (NLP) ایجاد کرد.
نویسندگان این تحقیق بیان کردند که مکانیسم خودتوجهی مدل ترانسفورماتور به اندازه کافی قوی است که بتواند نقش بازگشتی و معمولی را ایفا کند. شبکه های عصبی حلقوی برای وظایف NLP استفاده می شود.
توجه به خود دقیقاً چیست؟
این روشی است که به مدل اجازه میدهد هنگام تولید پیشبینیها، روی بخشهای توالی ورودی مختلف تمرکز کند.
به عبارت دیگر، توجه به خود مدل را قادر میسازد تا مجموعهای از امتیازات توجه را برای هر عنصر در مورد سایر مؤلفهها محاسبه کند، و به مدل اجازه میدهد تا اهمیت هر عنصر ورودی را متعادل کند.
در رویکرد مبتنی بر ترانسفورماتور، توجه به خود به شرح زیر عمل می کند:
دنباله ورودی ابتدا در یک سری از بردارها، یکی برای هر عضو دنباله جاسازی می شود.
برای هر عنصر در دنباله، مدل سه مجموعه بردار ایجاد می کند: بردار پرس و جو، بردار کلید و بردار مقدار.
بردار پرس و جو با همه بردارهای کلیدی مقایسه می شود و شباهت ها با استفاده از حاصل ضرب نقطه ای محاسبه می شوند.
نمرات توجهی که حاصل می شود با استفاده از یک تابع softmax نرمال می شود، که مجموعه ای از وزن ها را ایجاد می کند که اهمیت نسبی هر قطعه را در دنباله نشان می دهد.
برای ایجاد نمایش خروجی نهایی، بردارهای مقدار در وزن توجه ضرب شده و جمع می شوند.
مدلهای مبتنی بر ترانسفورماتور، که از توجه به خود استفاده میکنند، ممکن است با موفقیت روابط دوربرد را در دنبالههای ورودی بدون وابستگی به پنجرههای زمینه با طول ثابت ثبت کنند، و آنها را به ویژه برای برنامههای پردازش زبان طبیعی مفید میسازد.
مثال
فرض کنید یک دنباله ورودی شش علامتی داریم: "گربه روی تشک نشست." هر نشانه ممکن است به عنوان یک بردار نمایش داده شود و دنباله ورودی را می توان به صورت زیر مشاهده کرد:
در مرحله بعد، برای هر نشانه، سه مجموعه از بردارها را می سازیم: بردار پرس و جو، بردار کلید و بردار مقدار. بردار توکن تعبیه شده در سه ماتریس وزن آموخته شده ضرب می شود تا این بردارها به دست آید.
به عنوان مثال، برای اولین نشانه "The"، بردارهای پرس و جو، کلید و ارزش عبارتند از:
بردار پرس و جو: [0.4، -0.2، 0.1]
بردار کلید: [0.2، 0.1، 0.5]
بردار مقدار: [0.1، 0.2، 0.3]
امتیاز توجه بین هر جفت نشانه در توالی ورودی توسط مکانیسم توجه به خود محاسبه می شود. به عنوان مثال، امتیاز توجه بین نشانه های 1 و 2 "The" به عنوان حاصل ضرب نقطه پرس و جو و بردارهای کلید آنها محاسبه می شود:
امتیاز توجه = محصول_ نقطه (بردار کوئری توکن 1، بردار کلید توکن 2)
= (0.4 * 0.8) + (-0.2 * 0.2) + (0.1 * 0.1)
= 0.31
این امتیازات توجه، ارتباط نسبی هر نشانه در دنباله را با دیگران نشان می دهد.
در نهایت، برای هر نشانه، نمایش خروجی با در نظر گرفتن مجموع وزنی از بردارهای ارزش، با وزن تعیین شده توسط امتیازات توجه ایجاد می شود. برای مثال، نمایش خروجی برای اولین نشانه "The" به صورت زیر خواهد بود:
بردار خروجی برای توکن 1 = (امتیاز توجه با توکن 1) * بردار ارزش برای توکن 2
+ (امتیاز توجه با توکن 3) * بردار ارزش برای توکن 3
+ (امتیاز توجه با توکن 4) * بردار ارزش برای توکن 4
+ (امتیاز توجه با توکن 5) * بردار ارزش برای توکن 5
+ (امتیاز توجه با توکن 6) * بردار ارزش برای توکن 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]
در نتیجه توجه به خود، مدل مبتنی بر ترانسفورماتور می تواند هنگام ایجاد دنباله خروجی، به بخش های مختلف توالی ورودی توجه کند.
برنامه ها بیشتر از چیزی هستند که فکر می کنید
ترانسفورماتورهای هوش مصنوعی به دلیل سازگاری و توانایی آنها در انجام طیف گسترده ای از وظایف NLP، مانند ترجمه ماشینی، تجزیه و تحلیل احساسات، خلاصه سازی متن و موارد دیگر، در سال های اخیر محبوبیت زیادی پیدا کرده اند.
ترانسفورماتورهای هوش مصنوعی علاوه بر کاربردهای کلاسیک مبتنی بر زبان، در حوزههای مختلفی از جمله تشخیص تصویر، سیستمهای توصیه و حتی کشف دارو استفاده شدهاند.
ترانسفورماتورهای هوش مصنوعی تقریباً کاربردهای بی حد و حصری دارند زیرا می توانند برای مناطق مشکل دار و انواع داده های متعددی طراحی شوند. ترانسفورماتورهای هوش مصنوعی، با ظرفیت خود در تجزیه و تحلیل توالی داده های پیچیده و گرفتن روابط طولانی مدت، یک عامل محرک مهم در توسعه برنامه های کاربردی هوش مصنوعی در سال های آینده خواهند بود.
مقایسه با دیگر معماری های شبکه عصبی
از آنجایی که ترانسفورماتورهای هوش مصنوعی می توانند دنباله های ورودی را تجزیه و تحلیل کنند و روابط دوربرد را در متن درک کنند، در مقایسه با سایر برنامه های کاربردی شبکه عصبی، به ویژه برای پردازش زبان طبیعی مناسب هستند.
از سوی دیگر، برخی از معماریهای شبکه عصبی، مانند شبکههای عصبی کانولوشن (CNN) و شبکههای عصبی تکراری (RNN) برای کارهایی که شامل پردازش ورودی ساختاریافته، مانند تصاویر یا دادههای سری زمانی میشوند، مناسبتر هستند.
آینده روشن به نظر می رسد
آینده ترانسفورماتورهای هوش مصنوعی روشن به نظر می رسد. یکی از زمینه های مطالعه در حال انجام، توسعه مدل های به تدریج قدرتمندتر است که قادر به انجام وظایف پیچیده تر هستند.
علاوه بر این، تلاش هایی برای اتصال ترانسفورماتورهای هوش مصنوعی با سایر فناوری های هوش مصنوعی مانند تقویت یادگیری، برای ارائه قابلیت های تصمیم گیری پیشرفته تر.
هر صنعتی در تلاش است تا از پتانسیل هوش مصنوعی برای هدایت نوآوری و دستیابی به مزیت رقابتی استفاده کند. بنابراین، ترانسفورماتورهای هوش مصنوعی احتمالاً به تدریج در برنامه های مختلف از جمله مراقبت های بهداشتی، مالی و موارد دیگر گنجانده می شوند.
با پیشرفت مداوم در فناوری ترانسفورماتور هوش مصنوعی و پتانسیل این ابزارهای هوش مصنوعی قوی برای متحول کردن روش پردازش و درک زبان انسان، آینده روشن به نظر می رسد.
پاسخ دهید