Hoxe asistimos a unha revolución no ámbito do procesamento da linguaxe natural. E, é certo que non hai futuro sen intelixencia artificial. Xa estamos usando varios "asistentes" de IA.
Os chatbots son os mellores exemplos no noso caso. Representan a nova era da comunicación. Pero, que os fai tan especiais?
Os chatbots actuais poden comprender e responder preguntas en linguaxe natural coa mesma precisión e detalle que os expertos humanos. É emocionante coñecer os mecanismos que interveñen no proceso.
Abróchate o cinturón e descubramos a tecnoloxía que hai detrás.
Mergullo na tecnoloxía
AI Transformers é unha palabra clave importante nesta área. Son como redes neuronales que revolucionaron o procesamento da linguaxe natural. En realidade, hai considerables paralelismos de deseño entre os transformadores de IA e as redes neuronais.
Ambos están formados por varias capas de unidades de procesamento que realizan unha serie de cálculos para converter os datos de entrada en predicións como saída. Nesta publicación, analizaremos o poder dos Transformers AI e como están cambiando o mundo que nos rodea.
O potencial do procesamento da linguaxe natural
Comecemos polo básico. Escoitámolo en case todas partes. Pero, que é exactamente o procesamento da linguaxe natural?
É un segmento de intelixencia artificial que se centra na interacción de humanos e máquinas mediante o uso da linguaxe natural. O obxectivo é permitir que os ordenadores perciban, interpreten e produzan a linguaxe humana dun xeito significativo e auténtico.
Recoñecemento de voz, tradución de idiomas, análise de sentimentos, e o resumo de texto son todos exemplos de aplicacións de PNL. Os modelos tradicionais de PNL, por outra banda, teñen dificultades para comprender os complexos vínculos entre as palabras nunha frase. Isto fixo imposibles os altos niveis de precisión en moitas tarefas de PNL.
Isto é cando AI Transformers entran na imaxe. Mediante un proceso de autoatención, os transformadores poden rexistrar dependencias e ligazóns a longo prazo entre palabras nunha frase. Este método permite que o modelo elixa atender varias seccións da secuencia de entrada. Así, pode comprender o contexto e o significado de cada palabra nunha frase.
Que son exactamente os modelos Transformers
Un transformador AI é un aprendizaxe profunda arquitectura que comprende e procesa diversos tipos de información. Destaca na determinación de como se relacionan varios bits de información entre si, como como se enlazan diferentes palabras nunha frase ou como encaixan as distintas seccións dunha imaxe.
Funciona dividindo a información en pequenos anacos e despois mirando todos eses compoñentes á vez. É como se moitos pequenos robots colaborasen para comprender os datos. A continuación, unha vez que o sabe todo, remonta todos os compoñentes para proporcionar unha resposta ou saída.
Os transformadores AI son moi valiosos. Poden comprender o contexto e as conexións a longo prazo entre información diversa. Isto é fundamental para tarefas como a tradución de idiomas, o resumo e a resposta a preguntas. Entón, son os cerebros detrás de moitas das cousas interesantes que a IA pode lograr.
A atención é todo o que necesitas
O subtítulo "Attention is All You Need" fai referencia a unha publicación de 2017 que propoñía o modelo do transformador. Revolucionou a disciplina do procesamento da linguaxe natural (PNL).
Os autores desta investigación afirmaron que o mecanismo de autoatención do modelo de transformador era o suficientemente forte como para asumir o papel do recorrente e convencional. redes neuronais convolucionais utilizado para tarefas de PNL.
Que é exactamente a auto-atención?
É un método que permite que o modelo se concentre en varios segmentos de secuencia de entrada ao producir predicións.
Noutras palabras, a autoatención permite ao modelo calcular un conxunto de puntuacións de atención para cada elemento relativos a todos os outros compoñentes, permitindo que o modelo equilibre a importancia de cada elemento de entrada.
Nun enfoque baseado en transformadores, a atención persoal funciona do seguinte xeito:
A secuencia de entrada incorpórase primeiro nunha serie de vectores, un para cada membro da secuencia.
Para cada elemento da secuencia, o modelo crea tres conxuntos de vectores: o vector de consulta, o vector clave e o vector de valor.
O vector de consulta compárase con todos os vectores clave e as semellanzas calcúlanse mediante un produto puntual.
As puntuacións de atención que resultan normalízanse mediante unha función softmax, que xera un conxunto de pesos que indican o significado relativo de cada peza na secuencia.
Para crear a representación de saída final, os vectores de valor son multiplicados polos pesos de atención e sumados.
Os modelos baseados en transformadores, que usan a atención persoal, poden capturar con éxito relacións de longo alcance en secuencias de entrada sen depender de ventás de contexto de lonxitude fixa, polo que son particularmente útiles para aplicacións de procesamento da linguaxe natural.
Exemplo
Supoñamos que temos unha secuencia de entrada de seis fichas: "O gato sentouse na alfombra". Cada ficha pode representarse como un vector, e a secuencia de entrada pódese ver do seguinte xeito:
A continuación, para cada símbolo, construíriamos tres conxuntos de vectores: o vector de consulta, o vector clave e o vector de valor. O vector ficha incrustado multiplícase por tres matrices de peso aprendida para obter estes vectores.
Para o primeiro token "O", por exemplo, os vectores de consulta, clave e valor serían:
Vector de consulta: [0.4, -0.2, 0.1]
Vector clave: [0.2, 0.1, 0.5]
Vector de valor: [0.1, 0.2, 0.3]
As puntuacións de atención entre cada par de fichas na secuencia de entrada son calculadas polo mecanismo de autoatención. Por exemplo, a puntuación de atención entre os símbolos 1 e 2 "O" calcularíase como o produto escalar da súa consulta e dos vectores clave:
Puntuación de atención = dot_product (vector de consulta do token 1, vector clave do token 2)
= (0.4 * 0.8) + (-0.2 * 0.2) + (0.1 * 0.1)
= 0.31
Estas puntuacións de atención mostran a relevancia relativa de cada ficha na secuencia para as outras.
Por último, para cada ficha, a representación de saída créase tomando unha suma ponderada dos vectores de valor, cos pesos determinados polas puntuacións de atención. A representación de saída para o primeiro token "O", por exemplo, sería:
Vector de saída para o Token 1 = (Puntuación de atención co Token 1) * Vector de valor para o Token 2
+ (Puntuación de atención con Token 3) * Vector de valor para Token 3
+ (Puntuación de atención con Token 4) * Vector de valor para Token 4
+ (Puntuación de atención con Token 5) * Vector de valor para Token 5
+ (Puntuación de atención con Token 6) * Vector de valor para 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]
Como resultado da autoatención, o modelo baseado en transformador pode optar por atender diferentes seccións da secuencia de entrada ao crear a secuencia de saída.
As aplicacións son máis do que pensas
Debido á súa adaptabilidade e capacidade para xestionar unha ampla gama de tarefas de PNL, como tradución automática, análise de sentimentos, resumo de texto e moito máis, os transformadores de IA creceron en popularidade nos últimos anos.
Os transformadores de intelixencia artificial utilizáronse nunha variedade de dominios, incluíndo o recoñecemento de imaxes, os sistemas de recomendación e mesmo o descubrimento de fármacos, ademais das clásicas aplicacións baseadas en linguaxes.
Os transformadores de IA teñen usos case ilimitados xa que poden adaptarse a numerosas áreas problemáticas e tipos de datos. Os transformadores de IA, coa súa capacidade para analizar secuencias de datos complicadas e capturar relacións a longo prazo, están a ser un factor impulsor importante no desenvolvemento de aplicacións de IA nos próximos anos.
Comparación con outras arquitecturas de redes neuronais
Como poden analizar secuencias de entrada e comprender relacións de longo alcance no texto, os transformadores de IA son especialmente axeitados para o procesamento da linguaxe natural en comparación con outras aplicacións de redes neuronais.
Algunhas arquitecturas de redes neuronais, como as redes neuronais convolucionais (CNN) e as redes neuronais recorrentes (RNN), por outra banda, son máis adecuadas para tarefas que implican o procesamento de entradas estruturadas, como imaxes ou datos de series temporais.
O futuro parece brillante
O futuro dos transformadores de IA parece brillante. Unha das áreas do estudo en curso é o desenvolvemento de modelos cada vez máis potentes capaces de manexar tarefas cada vez máis complicadas.
Ademais, estase intentando conectar os transformadores de IA con outras tecnoloxías de IA, como aprendizaxe de reforzo, para proporcionar capacidades de toma de decisións máis avanzadas.
Todas as industrias están tentando utilizar o potencial da IA para impulsar a innovación e conseguir unha vantaxe competitiva. Polo tanto, é probable que os transformadores de IA se incorporen progresivamente a unha variedade de aplicacións, incluídas a saúde, as finanzas e outras.
Coas continuas melloras na tecnoloxía de transformadores de IA e o potencial destas fortes ferramentas de IA para revolucionar a forma en que os humanos procesan e comprenden a linguaxe, o futuro parece brillante.
Deixe unha resposta