Aujourd'hui, nous assistons à une révolution dans le domaine du traitement du langage naturel. Et, il est certain qu'il n'y a pas d'avenir sans intelligence artificielle. Nous utilisons déjà divers « assistants » IA.
Les chatbots sont les meilleurs exemples dans notre cas. Ils représentent la nouvelle ère de la communication. Mais qu'est-ce qui les rend si spéciaux ?
Les chatbots actuels peuvent comprendre et répondre aux demandes en langage naturel avec la même précision et les mêmes détails que les experts humains. Il est passionnant d'en apprendre davantage sur les mécanismes qui entrent dans le processus.
Bouclez votre ceinture et découvrons la technologie qui se cache derrière.
Plonger dans la Tech
AI Transformers est un mot-clé majeur dans ce domaine. Ils sont comme les réseaux de neurones qui ont révolutionné le traitement du langage naturel. En réalité, il existe des parallèles de conception considérables entre les transformateurs d'IA et les réseaux de neurones.
Les deux sont constitués de plusieurs couches d'unités de traitement qui effectuent une série de calculs pour convertir les données d'entrée en prédictions en sortie. Dans cet article, nous examinerons la puissance des transformateurs IA et comment ils changent le monde qui nous entoure.
Le potentiel du traitement automatique du langage naturel
Commençons par les bases. On l'entend presque partout. Mais qu'est-ce que le traitement automatique du langage naturel ?
C'est un segment de intelligence artificielle qui se concentre sur l'interaction des humains et des machines via l'utilisation du langage naturel. L'objectif est de permettre aux ordinateurs de percevoir, d'interpréter et de produire le langage humain de manière significative et authentique.
Reconnaissance vocale, traduction de langue, l'analyse des sentiments, et le résumé de texte sont tous des exemples d'applications NLP. Les modèles traditionnels de PNL, en revanche, ont eu du mal à saisir les liens complexes entre les mots d'une phrase. Cela a rendu impossibles les niveaux élevés de précision dans de nombreuses tâches NLP.
C'est à ce moment que les transformateurs AI entrent en scène. Par un processus d'auto-attention, les transformateurs peuvent enregistrer des dépendances à long terme et des liens entre les mots d'une phrase. Cette méthode permet au modèle de choisir de s'occuper de différentes sections de la séquence d'entrée. Ainsi, il peut comprendre le contexte et la signification de chaque mot dans une phrase.
Quels sont exactement les modèles de transformateurs
Un transformateur AI est un l'apprentissage en profondeur architecture qui comprend et traite divers types d'informations. Il excelle à déterminer comment plusieurs éléments d'information sont liés les uns aux autres, comme la façon dont différents mots d'une phrase sont liés ou comment différentes sections d'une image s'emboîtent.
Cela fonctionne en divisant les informations en petits morceaux, puis en examinant tous ces composants à la fois. C'est comme si de nombreux petits robots coopéraient pour comprendre les données. Ensuite, une fois qu'il sait tout, il réassemble tous les composants pour fournir une réponse ou une sortie.
Les transformateurs IA sont extrêmement précieux. Ils peuvent saisir le contexte et les liens à long terme entre diverses informations. Ceci est essentiel pour des tâches telles que la traduction, la synthèse et la réponse aux questions. Ils sont donc les cerveaux derrière de nombreuses choses intéressantes que l'IA peut accomplir !
L'attention est tout ce dont vous avez besoin
Le sous-titre "Attention is All You Need" fait référence à une publication de 2017 qui proposait le modèle du transformateur. Il a révolutionné la discipline du traitement du langage naturel (TAL).
Les auteurs de cette recherche ont déclaré que le mécanisme d'auto-attention du modèle de transformateur était suffisamment fort pour jouer le rôle du récurrent et réseaux de neurones convolutifs utilisé pour les tâches PNL.
Qu'est-ce que l'auto-attention exactement ?
C'est une méthode qui permet au modèle de se concentrer sur divers segments de séquence d'entrée lors de la production de prédictions.
En d'autres termes, l'auto-attention permet au modèle de calculer un ensemble de scores d'attention pour chaque élément concernant tous les autres composants, permettant au modèle d'équilibrer l'importance de chaque élément d'entrée.
Dans une approche basée sur les transformateurs, l'attention sur soi fonctionne comme suit :
La séquence d'entrée est d'abord intégrée dans une série de vecteurs, un pour chaque membre de la séquence.
Pour chaque élément de la séquence, le modèle crée trois ensembles de vecteurs : le vecteur de requête, le vecteur clé et le vecteur de valeur.
Le vecteur de requête est comparé à tous les vecteurs clés et les similitudes sont calculées à l'aide d'un produit scalaire.
Les scores d'attention qui en résultent sont normalisés à l'aide d'une fonction softmax, qui génère un ensemble de poids indiquant l'importance relative de chaque élément de la séquence.
Pour créer la représentation de sortie finale, les vecteurs de valeur sont multipliés par les poids d'attention et additionnés.
Les modèles basés sur des transformateurs, qui utilisent l'auto-attention, peuvent capturer avec succès des relations à longue portée dans des séquences d'entrée sans dépendre de fenêtres contextuelles de longueur fixe, ce qui les rend particulièrement utiles pour les applications de traitement du langage naturel.
Exemple
Supposons que nous ayons une séquence d'entrée de six jetons : "Le chat s'est assis sur le tapis". Chaque jeton peut être représenté sous forme de vecteur et la séquence d'entrée peut être vue comme suit :
Ensuite, pour chaque jeton, nous construirions trois ensembles de vecteurs : le vecteur de requête, le vecteur de clé et le vecteur de valeur. Le vecteur de jeton intégré est multiplié par trois matrices de poids apprises pour produire ces vecteurs.
Pour le premier jeton "Le", par exemple, les vecteurs de requête, de clé et de valeur seraient :
Vecteur de requête : [0.4, -0.2, 0.1]
Vecteur clé : [0.2, 0.1, 0.5]
Vecteur de valeur : [0.1, 0.2, 0.3]
Les scores d'attention entre chaque paire de jetons dans la séquence d'entrée sont calculés par le mécanisme d'auto-attention. Par exemple, le score d'attention entre les jetons 1 et 2 "Le" serait calculé comme le produit scalaire de leur requête et des vecteurs clés :
Score d'attention = dot_product (vecteur de requête du jeton 1, vecteur clé du jeton 2)
= (0.4 * 0.8) + (-0.2 * 0.2) + (0.1 * 0.1)
= 0.31
Ces scores d'attention montrent la pertinence relative de chaque jeton dans la séquence par rapport aux autres.
Enfin, pour chaque jeton, la représentation de sortie est créée en prenant une somme pondérée des vecteurs de valeur, les poids étant déterminés par les scores d'attention. La représentation de sortie pour le premier jeton "Le", par exemple, serait :
Vecteur de sortie pour le jeton 1 = (Score d'attention avec le jeton 1) * Vecteur de valeur pour le jeton 2
+ (Score d'attention avec le jeton 3) * Vecteur de valeur pour le jeton 3
+ (Score d'attention avec le jeton 4) * Vecteur de valeur pour le jeton 4
+ (Score d'attention avec le jeton 5) * Vecteur de valeur pour le jeton 5
+ (Score d'attention avec le jeton 6) * Vecteur de valeur pour le jeton 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]
En raison de l'auto-attention, le modèle basé sur le transformateur peut choisir de s'occuper de différentes sections de la séquence d'entrée lors de la création de la séquence de sortie.
Les applications sont plus que vous ne le pensez
En raison de leur adaptabilité et de leur capacité à gérer un large éventail de tâches NLP, telles que la traduction automatique, l'analyse des sentiments, la synthèse de texte, etc., les transformateurs d'IA ont gagné en popularité ces dernières années.
Les transformateurs d'IA ont été utilisés dans divers domaines, notamment la reconnaissance d'images, les systèmes de recommandation et même la découverte de médicaments, en plus des applications classiques basées sur le langage.
Les transformateurs d'IA ont des utilisations presque illimitées car ils peuvent être adaptés à de nombreux problèmes et types de données. Les transformateurs d'IA, avec leur capacité à analyser des séquences de données complexes et à capturer des relations à long terme, devraient être un facteur déterminant dans le développement d'applications d'IA au cours des prochaines années.
Comparaison avec d'autres architectures de réseaux de neurones
Comme ils peuvent analyser les séquences d'entrée et saisir les relations à longue portée dans le texte, les transformateurs d'IA sont particulièrement bien adaptés au traitement du langage naturel par rapport à d'autres applications de réseau neuronal.
Certaines architectures de réseaux de neurones, telles que les réseaux de neurones convolutifs (CNN) et les réseaux de neurones récurrents (RNN), sont en revanche mieux adaptées aux tâches impliquant le traitement d'entrées structurées, telles que des images ou des données de séries chronologiques.
L'avenir s'annonce radieux
L'avenir des transformateurs d'IA semble brillant. L'un des domaines de l'étude en cours est le développement de modèles de plus en plus puissants capables de gérer des tâches de plus en plus complexes.
De plus, des tentatives sont en cours pour connecter les transformateurs d'IA à d'autres technologies d'IA, telles que apprentissage par renforcement, pour fournir des capacités de prise de décision plus avancées.
Chaque industrie essaie d'utiliser le potentiel de l'IA pour stimuler l'innovation et obtenir un avantage concurrentiel. Ainsi, les transformateurs d'IA sont susceptibles d'être progressivement intégrés dans une variété d'applications, y compris la santé, la finance et autres.
Avec les améliorations continues de la technologie des transformateurs d'IA et le potentiel de ces puissants outils d'IA à révolutionner la façon dont les humains traitent et comprennent le langage, l'avenir semble prometteur.
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