Tänään olemme todistamassa vallankumousta luonnollisen kielen käsittelyn alueella. Ja on varmaa, ettei ole tulevaisuutta ilman tekoälyä. Käytämme jo erilaisia tekoälyn "avustajia".
Chatbotit ovat parhaita esimerkkejä meidän tapauksessamme. Ne edustavat viestinnän uutta aikakautta. Mutta mikä tekee niistä niin erikoisia?
Nykyiset chatbotit voivat ymmärtää luonnollisen kielen kyselyitä ja vastata niihin samalla tarkkuudella ja yksityiskohtaisesti kuin ihmisten asiantuntijat. On jännittävää oppia mekanismeista, jotka liittyvät prosessiin.
Ota solki kiinni ja tutustu sen takana olevaan tekniikkaan.
Sukellus tekniikkaan
AI Transformers on tärkeä avainsana tällä alalla. Ne ovat kuin hermoverkkoihin jotka ovat mullistaneet luonnollisen kielen käsittelyn. Todellisuudessa tekoälymuuntajien ja hermoverkkojen välillä on huomattavia suunnittelun yhtäläisyyksiä.
Molemmat koostuvat useista kerroksista prosessointiyksiköitä, jotka suorittavat sarjan laskelmia muuntaakseen syöttötiedot ennusteiksi tulosteena. Tässä viestissä tarkastelemme AI Transformersin voimaa ja sitä, kuinka ne muuttavat maailmaa ympärillämme.
Luonnollisen kielen käsittelyn mahdollisuudet
Aloitetaan perusasioista. Kuulemme sen melkein kaikkialla. Mutta mitä luonnollisen kielen käsittely oikein on?
Se on osa tekoäly joka keskittyy ihmisten ja koneiden vuorovaikutukseen luonnollisen kielen avulla. Tavoitteena on antaa tietokoneille mahdollisuus havaita, tulkita ja tuottaa ihmisten kieltä mielekkäällä ja autenttisella tavalla.
Puheentunnistus, kielen käännös, tunteiden analyysi, ja tekstin yhteenveto ovat kaikki esimerkkejä NLP-sovelluksista. Perinteisillä NLP-malleilla on sen sijaan ollut vaikeuksia ymmärtää lauseen sanojen välisiä monimutkaisia yhteyksiä. Tämä teki monien NLP-tehtävien korkean tarkkuuden mahdottomaksi.
Tällöin AI Transformers astuu kuvaan. Itsehuomioprosessin avulla muuntajat voivat tallentaa pitkän aikavälin riippuvuuksia ja linkkejä lauseen sanojen välillä. Tämän menetelmän avulla malli voi valita osallistuvansa syöttösekvenssin eri osiin. Joten se voi ymmärtää lauseen jokaisen sanan kontekstin ja merkityksen.
Mitä Transformers-mallit oikein ovat
AI-muuntaja on a syvä oppiminen arkkitehtuuri, joka ymmärtää ja käsittelee erityyppistä tietoa. Se määrittää erinomaisesti, kuinka useat informaatiobitit liittyvät toisiinsa, kuten kuinka lauseen eri sanat linkitetään tai kuinka kuvan eri osat sopivat yhteen.
Se toimii jakamalla tiedot pieniksi paloiksi ja tarkastelemalla sitten kaikkia näitä komponentteja kerralla. On kuin lukuisat pienet robotit tekisivät yhteistyötä tietojen ymmärtämiseksi. Seuraavaksi, kun se tietää kaiken, se kokoaa kaikki komponentit uudelleen antaakseen vastauksen tai tulosteen.
AI-muuntajat ovat erittäin arvokkaita. He voivat ymmärtää kontekstin ja pitkän aikavälin yhteydet erilaisten tietojen välillä. Tämä on kriittistä tehtävissä, kuten kielen kääntämisessä, yhteenvedossa ja kysymyksiin vastaamisessa. Joten he ovat aivot monien mielenkiintoisten asioiden takana, joita tekoäly voi saavuttaa!
Huomio on kaikki mitä tarvitset
Alaotsikko "Attention is All You Need" viittaa vuoden 2017 julkaisuun, jossa ehdotettiin muuntajamallia. Se mullisti luonnollisen kielen käsittelyn (NLP) kurinalaisuuden.
Tämän tutkimuksen kirjoittajat totesivat, että muuntajamallin itsehuomiomekanismi oli riittävän vahva ottamaan tavanomaisen toistuvan ja konvoluutiohermosverkot käytetään NLP-tehtäviin.
Mitä itsekeskeisyys oikein on?
Se on menetelmä, jonka avulla malli voi keskittyä erilaisiin tulosekvenssisegmentteihin ennusteita tuottaessa.
Toisin sanoen itsetarkkailu mahdollistaa sen, että malli laskee joukon huomiopisteitä jokaiselle elementille kaikista muista komponenteista, jolloin malli voi tasapainottaa kunkin syöteelementin merkityksen.
Muuntajapohjaisessa lähestymistavassa itsehuomio toimii seuraavasti:
Syöttösekvenssi upotetaan ensin vektoreiden sarjaan, yksi kullekin sekvenssin jäsenelle.
Jokaiselle sekvenssin elementille malli luo kolme vektorijoukkoa: kyselyvektorin, avainvektorin ja arvovektorin.
Kyselyvektoria verrataan kaikkiin avainvektoreihin ja yhtäläisyydet lasketaan käyttämällä pistetuloa.
Tuloksena saadut huomiopisteet normalisoidaan softmax-funktiolla, joka generoi joukon painoja, jotka osoittavat sekvenssin kunkin kappaleen suhteellisen merkityksen.
Lopullisen tulosesityksen luomiseksi arvovektorit kerrotaan huomiopainoilla ja lasketaan yhteen.
Muuntajapohjaiset mallit, jotka käyttävät itsetarkkailua, voivat onnistuneesti siepata pitkän kantaman suhteita syöttösarjoissa ilman, että ne ovat riippuvaisia kiinteän pituisista kontekstiikkunoista, mikä tekee niistä erityisen hyödyllisiä luonnollisen kielen käsittelysovelluksissa.
esimerkki
Oletetaan, että meillä on kuuden merkin syöttösekvenssi: "Kissa istui matolla." Jokainen merkki voidaan esittää vektorina, ja syöttösekvenssi voidaan nähdä seuraavasti:
Seuraavaksi rakentaisimme kullekin tunnukselle kolme vektorijoukkoa: kyselyvektorin, avainvektorin ja arvovektorin. Upotettu merkkivektori kerrotaan kolmella opitulla painomatriisilla, jotta saadaan nämä vektorit.
Esimerkiksi ensimmäisen tunnuksen "The" kysely-, avain- ja arvovektorit olisivat:
Kyselyvektori: [0.4, -0.2, 0.1]
Avainvektori: [0.2, 0.1, 0.5]
Arvovektori: [0.1, 0.2, 0.3]
Huomiopisteet kunkin merkkiparin välillä syöttösekvenssissä lasketaan itsehuomiomekanismilla. Esimerkiksi huomiopisteet merkkien 1 ja 2 "The" välillä lasketaan niiden kyselyn ja avainvektorien pistetulona:
Huomiopisteet = piste_tuote (Token 1:n kyselyvektori, Tokenin 2 avainvektori)
= (0.4 * 0.8) + (-0.2 * 0.2) + (0.1 * 0.1)
= 0.31
Nämä huomiopisteet osoittavat kunkin sekvenssin merkkien suhteellisen merkityksen muihin nähden.
Lopuksi kullekin merkille tulosesitys luodaan ottamalla arvovektoreiden painotettu summa, ja painoarvot määräytyvät huomiopisteiden perusteella. Esimerkiksi ensimmäisen tunnuksen "The" tulosesitys olisi:
Token 1:n lähtövektori = (Huomiopisteet tunnuksella 1) * Tokenin 2 arvovektori
+ (Huomiopisteet tunnuksella 3) * Tokenin 3 arvovektori
+ (Huomiopisteet tunnuksella 4) * Tokenin 4 arvovektori
+ (Huomiopisteet tunnuksella 5) * Tokenin 5 arvovektori
+ (Huomiopisteet tunnuksella 6) * Tokenin 6 arvovektori
= (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]
Itsetarkkailun seurauksena muuntajapohjainen malli voi halutessaan ottaa huomioon tulosekvenssin eri osia lähtösekvenssiä luotaessa.
Sovellukset ovat enemmän kuin luulet
Tekoälymuuntajien suosio on kasvanut viime vuosina, koska ne ovat mukautuvia ja pystyvät käsittelemään monenlaisia NLP-tehtäviä, kuten konekäännös, tunteiden analysointi, tekstin yhteenveto ja paljon muuta.
Tekoälymuuntajia on käytetty monilla aloilla, kuten kuvantunnistuksessa, suositusjärjestelmissä ja jopa lääkekehityksessä, klassisten kielipohjaisten sovellusten lisäksi.
Tekoälymuuntajilla on lähes rajattomat käyttötarkoitukset, koska ne voidaan räätälöidä useille ongelma-alueille ja tietotyypeille. Tekoälymuuntajat, joilla on kyky analysoida monimutkaisia datasekvenssejä ja siepata pitkäaikaisia suhteita, ovat merkittävä tekijä tekoälysovellusten kehittämisessä tulevina vuosina.
Vertailu muihin hermoverkkoarkkitehtuureihin
Koska tekoälymuuntajat pystyvät analysoimaan syöttösekvenssejä ja ymmärtämään pitkän kantaman suhteita tekstissä, ne sopivat erityisen hyvin luonnollisen kielen käsittelyyn verrattuna muihin hermoverkkosovelluksiin.
Jotkut hermoverkkoarkkitehtuurit, kuten konvoluutiohermoverkot (CNN) ja toistuvat hermoverkot (RNN:t), sopivat toisaalta paremmin strukturoidun syötteen, kuten kuvien tai aikasarjatietojen, käsittelyyn liittyviin tehtäviin.
Tulevaisuus näyttää valoisalta
AI-muuntajien tulevaisuus näyttää valoisalta. Yksi meneillään olevan tutkimuksen osa-alue on asteittain tehokkaampien mallien kehittäminen, jotka pystyvät käsittelemään yhä monimutkaisempia tehtäviä.
Lisäksi tekoälymuuntajia yritetään yhdistää muihin tekoälyteknologioihin, kuten vahvistaminen oppiminen, tarjota kehittyneempiä päätöksentekovalmiuksia.
Jokainen toimiala yrittää käyttää tekoälyn potentiaalia edistääkseen innovaatioita ja saavuttaakseen kilpailuetua. Joten tekoälymuuntajia sisällytetään asteittain useisiin eri sovelluksiin, mukaan lukien terveydenhuolto, rahoitus ja muut.
Tekoälymuuntajateknologian jatkuvan parantamisen ja näiden vahvojen tekoälytyökalujen potentiaalin mullistaa ihmisten tavan käsitellä ja ymmärtää kieltä, tulevaisuus näyttää valoisalta.
Jätä vastaus