आज हम नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग के क्षेत्र में क्रांति देख रहे हैं। और, यह तय है कि बिना आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के कोई भविष्य नहीं है। हम पहले से ही विभिन्न एआई "सहायकों" का उपयोग कर रहे हैं।
हमारे मामले में चैटबॉट सबसे अच्छे उदाहरण हैं। वे संचार के नए युग का प्रतिनिधित्व करते हैं। लेकिन, उन्हें इतना खास क्या बनाता है?
वर्तमान चैटबॉट मानव विशेषज्ञों के समान सटीकता और विवरण के साथ प्राकृतिक भाषा की पूछताछ को समझ और उत्तर दे सकते हैं। प्रक्रिया में जाने वाले तंत्रों के बारे में सीखना रोमांचक है।
कमर कस लें और आइए इसके पीछे की तकनीक की खोज करें।
टेक में गोताखोरी
इस क्षेत्र में एआई ट्रांसफॉर्मर एक प्रमुख कीवर्ड है। वे जैसे हैं तंत्रिका जाल जिन्होंने प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में क्रांति ला दी है। हकीकत में, एआई ट्रांसफॉर्मर और तंत्रिका नेटवर्क के बीच काफी डिजाइन समानताएं हैं।
दोनों प्रसंस्करण इकाइयों की कई परतों से बने होते हैं जो इनपुट डेटा को आउटपुट के रूप में भविष्यवाणियों में बदलने के लिए गणना की एक श्रृंखला करते हैं। इस पोस्ट में, हम AI Transformers की शक्ति और कैसे वे हमारे आसपास की दुनिया को बदल रहे हैं, देखेंगे।
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण की क्षमता
आइए बुनियादी बातों से शुरू करें। हम इसे लगभग हर जगह सुनते हैं। लेकिन वास्तव में प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण क्या है?
का एक खंड है कृत्रिम बुद्धिमत्ता जो प्राकृतिक भाषा के उपयोग के माध्यम से मनुष्यों और मशीनों की परस्पर क्रिया पर केंद्रित है। लक्ष्य कंप्यूटर को मानव भाषा को सार्थक और प्रामाणिक तरीके से देखने, व्याख्या करने और उत्पन्न करने की अनुमति देना है।
वाक् पहचान, भाषा अनुवाद, भावना विश्लेषण, और टेक्स्ट सारांश एनएलपी अनुप्रयोगों के सभी उदाहरण हैं। दूसरी ओर, पारंपरिक एनएलपी मॉडल ने एक वाक्यांश में शब्दों के बीच जटिल लिंक को समझने के लिए संघर्ष किया है। इसने कई एनएलपी कार्यों में उच्च स्तर की सटीकता को असंभव बना दिया।
यह तब है जब एआई ट्रांसफॉर्मर चित्र में प्रवेश करते हैं। एक स्व-ध्यान प्रक्रिया द्वारा, ट्रांसफार्मर एक वाक्यांश में शब्दों के बीच दीर्घकालिक निर्भरता और लिंक रिकॉर्ड कर सकते हैं। यह विधि मॉडल को इनपुट अनुक्रम के विभिन्न वर्गों में भाग लेने के लिए चुनने में सक्षम बनाती है। तो, यह एक वाक्यांश में प्रत्येक शब्द के संदर्भ और अर्थ को समझ सकता है।
ट्रांसफॉर्मर मॉडल वास्तव में क्या हैं
एक एआई ट्रांसफॉर्मर है ध्यान लगा के पढ़ना या सीखना आर्किटेक्चर जो विभिन्न प्रकार की सूचनाओं को समझता और संसाधित करता है। यह यह निर्धारित करने में उत्कृष्टता प्राप्त करता है कि जानकारी के कितने बिट एक दूसरे से संबंधित हैं, जैसे कि एक वाक्यांश में अलग-अलग शब्द कैसे जुड़े हुए हैं या छवि के विभिन्न खंड एक साथ कैसे फिट होते हैं।
यह जानकारी को छोटे-छोटे टुकड़ों में विभाजित करके और फिर उन सभी घटकों को एक साथ देखकर काम करता है। ऐसा लगता है जैसे कई छोटे रोबोट डेटा को समझने में सहयोग कर रहे हैं। अगला, एक बार जब यह सब कुछ जान जाता है, तो यह प्रतिक्रिया या आउटपुट प्रदान करने के लिए सभी घटकों को फिर से इकट्ठा करता है।
एआई ट्रांसफार्मर अत्यंत मूल्यवान हैं। वे विविध जानकारी के बीच संदर्भ और दीर्घकालिक लिंक को समझ सकते हैं। यह भाषा अनुवाद, सारांशीकरण और प्रश्न उत्तर जैसे कार्यों के लिए महत्वपूर्ण है। इसलिए, एआई द्वारा हासिल की जा सकने वाली बहुत सी दिलचस्प चीजों के पीछे उनका दिमाग है!
अटेंशन इज ऑल यू नीड
उपशीर्षक "अटेंशन इज ऑल यू नीड" 2017 के एक प्रकाशन को संदर्भित करता है जिसने ट्रांसफॉर्मर मॉडल का प्रस्ताव दिया था। इसने प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) के अनुशासन में क्रांति ला दी।
इस शोध के लेखकों ने कहा कि ट्रांसफॉर्मर मॉडल का आत्म-ध्यान तंत्र पारंपरिक आवर्तक की भूमिका निभाने के लिए काफी मजबूत था और दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क एनएलपी कार्यों के लिए उपयोग किया जाता है।
स्व-ध्यान वास्तव में क्या है?
यह एक ऐसी विधि है जो भविष्यवाणियों का निर्माण करते समय मॉडल को विभिन्न इनपुट अनुक्रम खंडों पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देती है।
दूसरे शब्दों में, स्व-ध्यान मॉडल को अन्य सभी घटकों से संबंधित प्रत्येक तत्व के लिए ध्यान स्कोर के एक सेट की गणना करने में सक्षम बनाता है, जिससे मॉडल प्रत्येक इनपुट तत्व के महत्व को संतुलित कर सकता है।
ट्रांसफॉर्मर-आधारित दृष्टिकोण में, आत्म-ध्यान निम्नानुसार संचालित होता है:
इनपुट अनुक्रम पहले वैक्टर की एक श्रृंखला में एम्बेडेड होता है, प्रत्येक अनुक्रम सदस्य के लिए एक।
अनुक्रम में प्रत्येक तत्व के लिए, मॉडल वैक्टर के तीन सेट बनाता है: क्वेरी वेक्टर, कुंजी वेक्टर और वैल्यू वेक्टर।
क्वेरी वेक्टर की तुलना सभी प्रमुख वैक्टर से की जाती है, और समानता की गणना डॉट उत्पाद का उपयोग करके की जाती है।
परिणामी ध्यान स्कोर को सॉफ्टमैक्स फ़ंक्शन का उपयोग करके सामान्यीकृत किया जाता है, जो अनुक्रम में प्रत्येक टुकड़े के सापेक्ष महत्व को इंगित करने वाले वजन का एक सेट उत्पन्न करता है।
अंतिम आउटपुट प्रतिनिधित्व बनाने के लिए, मूल्य वैक्टर को ध्यान भार से गुणा किया जाता है और योग किया जाता है।
ट्रांसफॉर्मर-आधारित मॉडल, जो आत्म-ध्यान का उपयोग करते हैं, निश्चित-लंबाई संदर्भ विंडो के आधार पर इनपुट अनुक्रमों में लंबी दूरी के संबंधों को सफलतापूर्वक कैप्चर कर सकते हैं, जिससे वे विशेष रूप से प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण अनुप्रयोगों के लिए उपयोगी हो जाते हैं।
उदाहरण
मान लें कि हमारे पास छह-टोकन इनपुट अनुक्रम है: "बिल्ली चटाई पर बैठी है।" प्रत्येक टोकन को वेक्टर के रूप में दर्शाया जा सकता है, और इनपुट अनुक्रम निम्नानुसार देखा जा सकता है:
अगला, प्रत्येक टोकन के लिए, हम वैक्टर के तीन सेट बनाएंगे: क्वेरी वेक्टर, कुंजी वेक्टर और वैल्यू वेक्टर। इन वैक्टरों को प्राप्त करने के लिए एम्बेडेड टोकन वेक्टर को तीन सीखे हुए वेट मैट्रिसेस से गुणा किया जाता है।
पहले टोकन "द" के लिए, उदाहरण के लिए, क्वेरी, कुंजी और मान वैक्टर होंगे:
क्वेरी वेक्टर: [0.4, -0.2, 0.1]
मुख्य सदिश: [0.2, 0.1, 0.5]
वैल्यू वेक्टर: [0.1, 0.2, 0.3]
इनपुट अनुक्रम में टोकन की प्रत्येक जोड़ी के बीच ध्यान स्कोर की गणना स्व-ध्यान तंत्र द्वारा की जाती है। उदाहरण के लिए, टोकन 1 और 2 "द" के बीच ध्यान स्कोर की गणना उनकी क्वेरी और प्रमुख वैक्टर के डॉट उत्पाद के रूप में की जाएगी:
ध्यान स्कोर = dot_product (टोकन 1 का क्वेरी वेक्टर, टोकन 2 का मुख्य वेक्टर)
= (0.4 * 0.8) + (-0.2 * 0.2) + (0.1 * 0.1)
= 0.31
ये ध्यान स्कोर अनुक्रम में प्रत्येक टोकन की सापेक्ष प्रासंगिकता को दूसरों के लिए दिखाते हैं।
अंत में, प्रत्येक टोकन के लिए, आउटपुट प्रतिनिधित्व मूल्य वैक्टरों का भारित योग लेकर बनाया जाता है, जिसमें ध्यान स्कोर द्वारा निर्धारित वजन होता है। उदाहरण के लिए, पहले टोकन "द" के लिए आउटपुट प्रतिनिधित्व होगा:
टोकन 1 के लिए आउटपुट वेक्टर = (टोकन 1 के साथ ध्यान स्कोर) * टोकन 2 के लिए वैल्यू वेक्टर
+ (टोकन 3 के साथ ध्यान स्कोर) * टोकन 3 के लिए वैल्यू वेक्टर
+ (टोकन 4 के साथ ध्यान स्कोर) * टोकन 4 के लिए वैल्यू वेक्टर
+ (टोकन 5 के साथ ध्यान स्कोर) * टोकन 5 के लिए वैल्यू वेक्टर
+ (टोकन 6 के साथ ध्यान स्कोर) * टोकन 6 के लिए वैल्यू वेक्टर
= (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]
स्व-ध्यान के परिणामस्वरूप, ट्रांसफॉर्मर-आधारित मॉडल आउटपुट अनुक्रम बनाते समय इनपुट अनुक्रम के विभिन्न वर्गों में भाग लेना चुन सकता है।
एप्लिकेशन आपके विचार से कहीं अधिक हैं
उनकी अनुकूलन क्षमता और एनएलपी कार्यों की एक विस्तृत श्रृंखला को संभालने की क्षमता के कारण, जैसे कि मशीनी अनुवाद, भावना विश्लेषण, पाठ सारांश, और बहुत कुछ, हाल के वर्षों में एआई ट्रांसफार्मर की लोकप्रियता में वृद्धि हुई है।
क्लासिक भाषा-आधारित अनुप्रयोगों के अलावा, AI ट्रांसफ़ॉर्मर्स का उपयोग विभिन्न प्रकार के डोमेन में किया गया है, जिसमें चित्र पहचान, अनुशंसा प्रणाली और यहां तक कि दवा की खोज भी शामिल है।
एआई ट्रांसफॉर्मर के लगभग असीमित उपयोग हैं क्योंकि उन्हें कई समस्या क्षेत्रों और डेटा प्रकारों के अनुरूप बनाया जा सकता है। एआई ट्रांसफार्मर, जटिल डेटा अनुक्रमों का विश्लेषण करने और दीर्घकालिक संबंधों को पकड़ने की उनकी क्षमता के साथ, अगले वर्षों में एआई अनुप्रयोगों के विकास में एक महत्वपूर्ण ड्राइविंग कारक बनने के लिए तैयार हैं।
अन्य तंत्रिका नेटवर्क आर्किटेक्चर के साथ तुलना
जैसा कि वे इनपुट अनुक्रमों का विश्लेषण कर सकते हैं और पाठ में लंबी दूरी के रिश्तों को समझ सकते हैं, अन्य तंत्रिका नेटवर्क अनुप्रयोगों की तुलना में एआई ट्रांसफार्मर विशेष रूप से प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के लिए उपयुक्त हैं।
कुछ न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर, जैसे कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क्स (CNNs) और आवर्तक न्यूरल नेटवर्क्स (RNNs), दूसरी ओर, संरचित इनपुट के प्रसंस्करण से जुड़े कार्यों के लिए बेहतर अनुकूल हैं, जैसे चित्र या समय श्रृंखला डेटा।
भविष्य उज्ज्वल दिख रहा है
एआई ट्रांसफॉर्मर का भविष्य उज्ज्वल प्रतीत होता है। चल रहे अध्ययन का एक क्षेत्र तेजी से जटिल कार्यों को संभालने में सक्षम उत्तरोत्तर अधिक शक्तिशाली मॉडल का विकास है।
इसके अलावा, AI ट्रांसफॉर्मर को अन्य AI तकनीकों के साथ जोड़ने का प्रयास किया जा रहा है, जैसे सुदृढीकरण सीखना, अधिक उन्नत निर्णय लेने की क्षमता प्रदान करने के लिए।
हर उद्योग नवाचार को चलाने और प्रतिस्पर्धी बढ़त हासिल करने के लिए एआई की क्षमता का उपयोग करने की कोशिश कर रहा है। इसलिए, AI ट्रांसफॉर्मर को उत्तरोत्तर विभिन्न प्रकार के अनुप्रयोगों में शामिल किए जाने की संभावना है, जिनमें स्वास्थ्य सेवा, वित्त और अन्य शामिल हैं।
एआई ट्रांसफॉर्मर प्रौद्योगिकी में निरंतर सुधार और इन मजबूत एआई उपकरणों की क्षमता के साथ मानव प्रक्रिया और भाषा को समझने के तरीके में क्रांति लाने के लिए, भविष्य उज्ज्वल लगता है।
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