Hjoed binne wy tsjûge fan in revolúsje op it mêd fan natuerlike taalferwurking. En, it is wis dat der gjin takomst is sûnder keunstmjittige yntelliginsje. Wy brûke al ferskate AI "assistinten".
Chatbots binne de bêste foarbylden yn ús gefal. Se fertsjintwurdigje it nije tiidrek fan kommunikaasje. Mar, wat makket se sa spesjaal?
Aktuele chatbots kinne natuerlike taalfragen begripe en beantwurdzje mei deselde krektens en detail as minsklike saakkundigen. It is spannend om te learen oer de meganismen dy't yn it proses gean.
Gesp en lit ús de technology derachter ûntdekke.
Dûk yn 'e Tech
AI Transformers is in wichtich kaaiwurd yn dit gebiet. Se binne lykas neurale netwurken dy't de natuerlike taalferwurking revolúsjonearre hawwe. Yn 'e realiteit binne d'r grutte ûntwerpparallelen tusken AI-transformators en neurale netwurken.
Beide binne opboud út ferskate lagen fan ferwurkingsienheden dy't in searje berekkeningen útfiere om ynfiergegevens te konvertearjen yn foarsizzingen as de útfier. Yn dizze post sille wy sjen nei de krêft fan AI Transformers en hoe't se de wrâld om ús hinne feroarje.
It potinsjeel fan natuerlike taalferwurking
Litte wy begjinne mei de basis. Wy hearre it oeral hast. Mar, wat is krekt natuerlike taalferwurking?
It is in segmint fan keunstmjittige yntelliginsje dat rjochtet him op de ynteraksje fan minsken en masines fia it brûken fan natuerlike taal. It doel is om kompjûters te tastean minsklike taal op in betsjuttingsfolle en autentike manier waar te nimmen, te ynterpretearjen en te produsearjen.
Spraakherkenning, taaloersetting, sentimint analyse, en tekst gearfetting binne allegear foarbylden fan NLP applikaasjes. Tradysjonele NLP-modellen, oan 'e oare kant, hawwe muoite om de komplekse keppelings tusken wurden yn in sin te begripen. Dit makke de hege nivo's fan krektens yn in protte NLP-taken ûnmooglik.
Dit is as AI Transformers yn 'e foto komme. Troch in proses fan selsopmerking kinne transformators lange-termyn ôfhinklikens en keppelings tusken wurden yn in sin opnimme. Dizze metoade lit it model kieze om ferskate seksjes fan 'e ynfiersekwinsje by te wenjen. Dat, it kin de kontekst en betsjutting fan elk wurd yn in sin begripe.
Wat binne Transformers-modellen krekt
In AI-transformator is in djip learen arsjitektuer dy't ferskate soarten ynformaasje begrypt en ferwurket. It blinkt út yn it bepalen fan hoe't meardere stikken ynformaasje mei-inoar relatearje, lykas hoe't ferskate wurden yn in sin keppele binne of hoe't ferskate seksjes fan in ôfbylding byinoar passe.
It wurket troch ynformaasje te splitsen yn lytse stikjes en dan tagelyk nei al dy komponinten te sjen. It is as soe in protte lytse robots gearwurkje om de gegevens te begripen. Folgjende, as it ienris alles wit, set it alle komponinten opnij gear om in antwurd of útfier te leverjen.
AI-transformators binne ekstreem weardefol. Se kinne de kontekst en lange termyn keppelings tusken ferskate ynformaasje begripe. Dit is kritysk foar taken lykas taaloersetting, gearfetting en beantwurding fan fragen. Dat, se binne de harsens efter in protte fan 'e nijsgjirrige dingen dy't AI kin berikke!
Oandacht is alles wat jo nedich binne
De ûndertitel "Attention is All You Need" ferwiist nei in 2017-publikaasje dy't it transformatormodel foarstelde. It revolúsjonearre de dissipline fan natuerlike taalferwurking (NLP).
De auteurs fan dit ûndersyk stelden dat it selsopmerkingsmeganisme fan it transformatormodel sterk genôch wie om de rol fan 'e konvinsjonele weromkommende en konvolúsjonele neuronale netwurken brûkt foar NLP-taken.
Wat is selsopmerking krekt?
It is in metoade wêrmei it model te konsintrearjen op ferskate ynfier sequence segminten by it produsearjen fan foarsizzings.
Mei oare wurden, selsomtinken stelt it model yn steat om in set oandachtscores te berekkenjen foar elk elemint oangeande alle oare komponinten, wêrtroch it model de betsjutting fan elk ynfierelemint balansearje kin.
Yn in transformator-basearre oanpak wurket sels oandacht as folget:
De ynfier folchoarder wurdt earst ynbêde yn in rige fan vectoren, ien foar elk folchoarder lid.
Foar elk elemint yn 'e sekwinsje makket it model trije sets fan vectoren: de queryvektor, de kaaivektor en de weardevektor.
De query-vektor wurdt fergelike mei alle wichtige vectoren, en de oerienkomsten wurde berekkene mei in puntprodukt.
De oandachtscores dat resultaat wurdt normalisearre mei in softmax-funksje, dy't in set fan gewichten genereart dy't de relative betsjutting fan elk stik yn 'e folchoarder oanjout.
Om de definitive útfierfertsjintwurdiging te meitsjen, wurde de weardevectors fermannichfâldige mei de oandachtsgewichten en gearfette.
Transformator-basearre modellen, dy't gebrûk meitsje fan sels-omtinken, meie súkses fange lange-berik relaasjes yn ynfier sekwinsjes sûnder ôfhinklik fan fêste-lingte kontekst finsters, wêrtroch't se benammen nuttich foar natuerlike taal ferwurkjen applikaasjes.
Foarbyld
Stel dat wy in ynfiersekwinsje fan seis tokens hawwe: "De kat siet op 'e mat." Elke token kin wurde fertsjintwurdige as in fektor, en de ynfiersekwinsje kin as folget wurde sjoen:
Dêrnei soene wy foar elke token trije sets fan fektors konstruearje: de queryvektor, de kaaifektor en de weardevektor. De ynbêde tokenvektor wurdt fermannichfâldige mei trije learde gewichtsmatriksen om dizze vectoren te leverjen.
Foar it earste token "De", bygelyks, soe de query-, kaai- en weardefektors wêze:
Query vector: [0.4, -0.2, 0.1]
Key vector: [0.2, 0.1, 0.5]
Wearde vector: [0.1, 0.2, 0.3]
De oandachtskoares tusken elk pear tokens yn 'e ynfiersekwinsje wurde berekkene troch it selsopmerkingsmeganisme. Bygelyks, de oandachtscore tusken tokens 1 en 2 "De" soe wurde berekkene as it puntprodukt fan har query en kaaifektors:
Attention score = dot_product(Queryvektor fan Token 1, Keyvektor fan Token 2)
= (0.4 * 0.8) + (-0.2 * 0.2) + (0.1 * 0.1)
= 0.31
Dizze oandachtskoares litte de relative relevânsje fan elke token yn 'e folchoarder sjen foar de oaren.
As lêste, foar elke token, wurdt de útfierfertsjintwurdiging makke troch in gewogen som fan 'e weardevektoren te nimmen, mei de gewichten bepaald troch de oandachtscores. De útfierfertsjintwurdiging foar it earste token "De", soe bygelyks wêze:
Utfiervektor foar Token 1 = (Oandachtscore mei Token 1) * Weardevektor foar Token 2
+ (Oandachtscore mei Token 3) * Weardevektor foar Token 3
+ (Oandachtscore mei Token 4) * Weardevektor foar Token 4
+ (Oandachtscore mei Token 5) * Weardevektor foar Token 5
+ (Oandachtscore mei Token 6) * Weardevektor foar Token 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]
As gefolch fan selsomtinken kin it transformator-basearre model der foar kieze om ferskate seksjes fan 'e ynfiersekwinsje te besjen by it meitsjen fan de útfiersekwinsje.
Applikaasjes binne mear dan jo tinke
Fanwegen har oanpassingsfermogen en fermogen om in breed skala oan NLP-taken te behanneljen, lykas masine-oersetting, sentimintanalyse, gearfetting fan tekst, en mear, binne AI-transformators de lêste jierren yn populariteit groeid.
AI-transformators binne brûkt yn in ferskaat oan domeinen, ynklusyf ôfbyldingsherkenning, oanbefellingssystemen, en sels ûntdekking fan drugs, neist klassike taalbasearre applikaasjes.
AI-transformatoren hawwe hast ûnbeheind gebrûk, om't se kinne wurde ôfstimd op ferskate probleemgebieten en gegevenssoarten. AI-transformators, mei har fermogen om yngewikkelde gegevenssekwinsjes te analysearjen en relaasjes op lange termyn te fangen, binne ynsteld om in wichtige driuwende faktor te wêzen yn 'e ûntwikkeling fan AI-applikaasjes yn' e kommende jierren.
Fergeliking mei oare Neural Network Architectures
Om't se ynfiersekwinsjes kinne analysearje en relaasjes op lange berik yn tekst kinne begripe, binne AI-transformatoren foaral goed geskikt foar natuerlike taalferwurking yn ferliking mei oare tapassingen foar neurale netwurken.
Guon arsjitektueren foar neuronale netwurken, lykas konvolúsjonele neurale netwurken (CNN's) en weromkommende neurale netwurken (RNN's), binne oan 'e oare kant better geskikt foar taken dy't de ferwurking fan strukturearre ynfier befetsje, lykas ôfbyldings of tiidsearjegegevens.
De takomst sjocht der helder út
De takomst fan AI-transformators liket helder. Ien gebiet fan 'e oanhâldende stúdzje is de ûntwikkeling fan stadichoan machtiger modellen dy't yn steat binne om hieltyd komplisearre taken te behanneljen.
Boppedat wurdt besocht om AI-transformatoren te ferbinen mei oare AI-technologyen, lykas fersteuring learen, om mear avansearre mooglikheden foar beslútfoarming te jaan.
Elke yndustry besiket it potensjeel fan AI te brûken om ynnovaasje te riden en in konkurrinsjefoardiel te berikken. Dat, AI-transformators sille wierskynlik stadichoan wurde opnaam yn in ferskaat oan tapassingen, ynklusyf sûnenssoarch, finânsjes, en oaren.
Mei oanhâldende ferbetteringen yn AI-transformatortechnology en it potensjeel foar dizze sterke AI-ark om de manier te revolúsjonearjen yn 'e manier wêrop minsken taal ferwurkje en begripe, liket de takomst helder.
Leave a Reply