An-diugh tha sinn a’ faicinn tionndadh ann an raon giollachd cànain nàdarra. Agus, tha e cinnteach nach eil àm ri teachd ann às aonais innleachdas fuadain. Tha sinn mu thràth a’ cleachdadh diofar “luchd-cuideachaidh” AI.
Is e Chatbots na h-eisimpleirean as fheàrr sa chùis againn. Tha iad a’ riochdachadh an linn ùr conaltraidh. Ach, dè a tha gan dèanamh cho sònraichte?
Faodaidh chatbots gnàthach ceistean cànain nàdarra a thuigsinn agus a fhreagairt leis an aon chinnt agus mion-fhiosrachadh ri eòlaichean daonna. Tha e inntinneach a bhith ag ionnsachadh mu na dòighean a tha a 'dol a-steach don phròiseas.
Buckle suas agus leig dhuinn faighinn a-mach an teicneòlas air a chùlaibh.
Dàibheadh a-steach don Tech
Tha AI Transformers na phrìomh fhacal san raon seo. Tha iad mar lìonraidhean neònach a tha air giullachd cànain nàdarra atharrachadh. Gu fìrinneach, tha mòran co-chosmhailean dealbhaidh eadar cruth-atharraichean AI agus lìonraidhean neural.
Tha an dà chuid air an dèanamh suas de ghrunn shreathan de dh'aonadan giullachd a bhios a 'dèanamh sreath de àireamhachadh gus dàta cuir a-steach a thionndadh gu ro-innse mar thoradh. Anns an dreuchd seo, seallaidh sinn ri cumhachd AI Transformers agus mar a tha iad ag atharrachadh an t-saoghal mun cuairt oirnn.
Comas Pròiseas Cànain Nàdarra
Feuch an tòisich sinn leis na bunaitean. Bidh sinn ga chluinntinn anns a h-uile àite cha mhòr. Ach, dè dìreach a th’ ann an giullachd cànain nàdarra?
Is e earrann de Artificial Intelligence a tha ag amas air eadar-obrachadh dhaoine agus innealan tro bhith a’ cleachdadh cànan nàdarra. Is e an t-amas leigeil le coimpiutairean cànan daonna fhaicinn, a mhìneachadh agus a thoirt gu buil ann an dòigh bhrìoghmhor agus fhìor.
Aithneachadh cainnt, eadar-theangachadh cànain, mion-sgrùdadh faireachdainn, agus geàrr-chunntas teacsa uile nan eisimpleirean de thagraidhean NLP. Tha modalan traidiseanta NLP, air an làimh eile, air a bhith a’ strì ri greimeachadh air na ceanglaichean iom-fhillte eadar faclan ann an abairt. Rinn seo na h-ìrean àrda de chruinneas ann am mòran de ghnìomhan NLP do-dhèanta.
Seo nuair a thig AI Transformers a-steach don dealbh. Le pròiseas fèin-aire, faodaidh cruth-atharraichean eisimeileachd fad-ùine agus ceanglaichean eadar faclan ann an abairt a chlàradh. Leigidh an dòigh seo leis a’ mhodail taghadh a bhith a’ frithealadh diofar earrannan den t-sreath cuir a-steach. Mar sin, faodaidh e co-theacsa agus brìgh gach facal ann an abairt a thuigsinn.
Dè dìreach a th ’ann am modalan Transformers
Tha cruth-atharrachaidh AI a ionnsachadh domhainn ailtireachd a thuigeas agus a làimhsicheas diofar sheòrsaichean fiosrachaidh. Tha e air leth math ann a bhith a’ dearbhadh mar a tha grunn phìosan fiosrachaidh a’ buntainn ri chèile, leithid mar a tha diofar fhaclan ann an abairt ceangailte no mar a tha diofar earrannan de dh’ ìomhaigh a’ freagairt ri chèile.
Bidh e ag obair le bhith a’ roinn fiosrachadh ann am pìosan beaga agus an uairsin a’ coimhead air na pàirtean sin uile aig an aon àm. Tha e mar gum biodh grunn innealan-fuadain beaga a’ co-obrachadh gus an dàta a thuigsinn. An ath rud, aon uair ‘s gu bheil fios aige air a h-uile càil, bidh e ag ath-chruinneachadh a h-uile pàirt gus freagairt no toradh a thoirt seachad.
Tha cruth-atharraichean AI air leth luachmhor. Is urrainn dhaibh greim fhaighinn air a’ cho-theacsa agus ceanglaichean fad-ùine eadar diofar fhiosrachadh. Tha seo deatamach airson gnìomhan leithid eadar-theangachadh cànain, geàrr-chunntas, agus freagairt cheistean. Mar sin, is iadsan an eanchainn air cùl tòrr de na rudan inntinneach as urrainn dha AI a choileanadh!
Is e an aire a tha a dhìth ort
Tha am fo-thiotal “Attention is All You Need” a’ toirt iomradh air foillseachadh 2017 a mhol modal an cruth-atharrachaidh. Dh'atharraich e smachd giollachd cànain nàdarra (NLP).
Thuirt ùghdaran an rannsachaidh seo gu robh uidheamachd fèin-aire a’ mhodail cruth-atharrachaidh làidir gu leòr airson àite a’ mhodail àbhaisteach a ghabhail os làimh. lìonraidhean neural convolutional air a chleachdadh airson gnìomhan NLP.
Dè dìreach a th’ ann am Fèin-aire?
Is e dòigh a th’ ann a leigeas leis a’ mhodail fòcas a chuir air diofar earrannan sreath inntrigidh nuair a bhios iad a’ dèanamh ro-innse.
Ann am faclan eile, tha fèin-aire a’ leigeil leis a’ mhodail seata de sgòran aire obrachadh a-mach airson gach eileamaid a thaobh a h-uile pàirt eile, a’ leigeil leis a’ mhodail brìgh gach eileamaid cuir a-steach a chothromachadh.
Ann an dòigh-obrach stèidhichte air cruth-atharrachaidh, bidh fèin-aire ag obair mar a leanas:
Tha an sreath cuir a-steach air fhighe a-steach an toiseach ann an sreath de vectaran, aon airson gach ball sreath.
Airson gach eileamaid san t-sreath, bidh am modail a’ cruthachadh trì seataichean de vectaran: an vectar ceist, am prìomh vectar, agus an vectar luach.
Tha vectar ceist air a choimeas ris a h-uile prìomh vectar, agus tha na h-ionannachdan air an tomhas a’ cleachdadh toradh dot.
Tha na sgòran aire a thig às air an gnàthachadh le bhith a’ cleachdadh gnìomh softmax, a ghineas seata de chuideaman a’ sealltainn cho cudromach sa tha gach pìos san t-sreath.
Gus an riochdachadh toraidh deireannach a chruthachadh, tha na vectaran luach air an iomadachadh leis na cuideaman aire agus air an cruinneachadh.
Faodaidh modalan stèidhichte air cruth-atharrachaidh, a bhios a’ cleachdadh fèin-aire, dàimhean fad-ùine a ghlacadh ann an sreathan cuir a-steach gun a bhith an urra ri uinneagan co-theacsa fad stèidhichte, gan dèanamh gu sònraichte feumail airson tagraidhean giollachd cànain nàdarra.
Example
Gabh ris gu bheil sreath cuir a-steach sia comharran againn: “Shuidh an cat air a’ bhrat. ” Faodar gach tòcan a riochdachadh mar vectar, agus chithear an t-sreath cuir a-steach mar a leanas:
An ath rud, airson gach tòcan, bhiodh sinn a’ togail trì seataichean de vectaran: an vectar ceist, am prìomh vectar, agus an vectar luach. Tha an vectar token freumhaichte air iomadachadh le trì matrices cuideam ionnsaichte gus na vectaran sin a thoirt gu buil.
Airson a’ chiad tòcan “The,” mar eisimpleir, is e a’ cheist, an iuchair, agus na vectaran luach:
Vector ceiste: [0.4, -0.2, 0.1]
Prìomh vectar: [0.2, 0.1, 0.5]
Vector luach: [0.1, 0.2, 0.3]
Tha na sgòran aire eadar gach paidhir chomharran anns an t-sreath cuir a-steach air an tomhas leis an uidheamachd fèin-aire. Mar eisimpleir, bhiodh an sgòr aire eadar comharran 1 agus 2 “The” air a thomhas mar thoradh dot na ceiste aca agus prìomh vectaran:
Sgòr aire = dot_product (Vectar ceist de Token 1, prìomh vectar de Token 2)
= (0.4 * 0.8) + (-0.2 * 0.2) + (0.1 * 0.1)
= 0.31
Tha na comharran aire seo a’ sealltainn cho iomchaidh sa tha gach tòcan san t-sreath ri càch.
Mu dheireadh, airson gach comharra, tha an riochdachadh toraidh air a chruthachadh le bhith a’ toirt suim cuideam de na vectaran luach, leis na cuideaman air an suidheachadh leis na sgòran aire. Is e an riochdachadh toraidh airson a’ chiad tòcan “The,” mar eisimpleir:
Vector toraidh airson Token 1 = (Sgòr aire le Token 1) * Vector luach airson Token 2
+ (Sgòr aire le Token 3) * Vector luach airson Token 3
+ (Sgòr aire le Token 4) * Vector luach airson Token 4
+ (Sgòr aire le Token 5) * Vector luach airson Token 5
+ (Sgòr aire le Token 6) * Vector luach airson 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]
Mar thoradh air fèin-aire, faodaidh am modail stèidhichte air cruth-atharrachaidh roghnachadh frithealadh air diofar earrannan den t-sreath cuir a-steach nuair a bhios iad a’ cruthachadh an t-sreath toraidh.
Tha tagraidhean nas motha na tha thu a’ smaoineachadh
Air sgàth an sùbailteachd agus an comas a bhith a’ làimhseachadh raon farsaing de ghnìomhan NLP, leithid eadar-theangachadh inneal, mion-sgrùdadh faireachdainn, geàrr-chunntas teacsa, agus barrachd, tha cruth-atharraichean AI air fàs mòr-chòrdte anns na bliadhnachan mu dheireadh.
Chaidh cruth-atharraichean AI a chleachdadh ann an grunn raointean, a’ gabhail a-steach aithneachadh dhealbhan, siostaman molaidh, agus eadhon lorg dhrogaichean, a bharrachd air tagraidhean clasaigeach stèidhichte air cànan.
Tha feuman cha mhòr gun chrìoch aig cruth-atharraichean AI oir faodaidh iad a bhith air an dèanamh freagarrach airson grunn raointean duilgheadas agus seòrsa dàta. Thathas an dùil gum bi cruth-atharraichean AI, le an comas mion-sgrùdadh a dhèanamh air sreathan dàta iom-fhillte agus dàimhean fad-ùine a ghlacadh, a’ toirt buaidh mhòr air leasachadh thagraidhean AI anns na bliadhnaichean ri teachd.
Coimeas ri Ailtirean Lìonra Neural eile
Leis gun urrainn dhaibh mion-sgrùdadh a dhèanamh air sreathan cuir a-steach agus grèim fhaighinn air dàimhean fad-ùine ann an teacsa, tha cruth-atharraichean AI gu sònraichte freagarrach airson giullachd cànain nàdarra an taca ri tagraidhean lìonra neural eile.
Tha cuid de dh’ ailtirean lìonra neòil, leithid lìonraidhean neural convolutional (CNNs) agus lìonraidhean neural ath-chuairteach (RNNn), air an làimh eile, nas freagarraiche airson gnìomhan a tha a’ toirt a-steach giullachd cuir a-steach structarail, leithid dealbhan no dàta sreath ùine.
Tha an àm ri teachd a’ coimhead Bright
Tha coltas gu bheil àm ri teachd cruth-atharraichean AI soilleir. Is e aon raon den sgrùdadh leantainneach leasachadh mhodalan a tha a’ sìor fhàs nas cumhachdaiche a tha comasach air gnìomhan a tha a’ sìor fhàs iom-fhillte a làimhseachadh.
A bharrachd air an sin, thathas a’ dèanamh oidhirpean gus cruth-atharraichean AI a cheangal ri teicneòlasan AI eile, leithid ionnsachadh daingneachaidh, gus comasan co-dhùnaidh nas adhartaiche a thoirt seachad.
Tha a h-uile gnìomhachas a’ feuchainn ri comas AI a chleachdadh gus ùr-ghnàthachadh a stiùireadh agus oir farpaiseach a choileanadh. Mar sin, tha coltas ann gum bi cruth-atharraichean AI air an toirt a-steach mean air mhean ann an grunn thagraidhean, a’ gabhail a-steach cùram slàinte, ionmhas, agus feadhainn eile.
Le leasachaidhean leantainneach ann an teicneòlas cruth-atharrachaidh AI agus an comas airson na h-innealan AI làidir sin cruth-atharrachadh a dhèanamh air an dòigh sa bheil daoine a’ pròiseasadh agus a’ tuigsinn cànan, tha coltas soilleir air an àm ri teachd.
Leave a Reply