Danas smo svjedoci revolucije u području obrade prirodnog jezika. A, sigurno je da bez umjetne inteligencije nema budućnosti. Već koristimo razne AI "pomoćnike".
Chatbotovi su najbolji primjeri u našem slučaju. Oni predstavljaju novu eru komunikacije. No, što ih čini tako posebnima?
Trenutačni chatbotovi mogu razumjeti i odgovoriti na upite prirodnog jezika s istom preciznošću i detaljima kao i ljudski stručnjaci. Uzbudljivo je učiti o mehanizmima koji ulaze u proces.
Zakopčajte se i otkrijmo tehnologiju koja stoji iza toga.
Uranjanje u tehnologiju
AI Transformers je glavna ključna riječ u ovom području. Oni su poput neuronske mreže koji su revolucionirali obradu prirodnog jezika. U stvarnosti, postoje značajne paralele dizajna između AI transformatora i neuronskih mreža.
Oba se sastoje od nekoliko slojeva procesorskih jedinica koje izvode niz izračuna za pretvaranje ulaznih podataka u predviđanja kao izlaz. U ovom postu, pogledat ćemo snagu AI Transformersa i kako oni mijenjaju svijet oko nas.
Potencijal obrade prirodnog jezika
Počnimo s osnovama. Čujemo ga gotovo posvuda. No, što je zapravo obrada prirodnog jezika?
To je segment od umjetna inteligencija koji se fokusira na interakciju ljudi i strojeva korištenjem prirodnog jezika. Cilj je omogućiti računalima da percipiraju, tumače i proizvode ljudski jezik na smislen i autentičan način.
Prepoznavanje govora, prevođenje jezika, sentiment analiza, i sažimanje teksta primjeri su NLP primjene. Tradicionalni NLP modeli, s druge strane, teško su shvatili složene veze između riječi u frazi. To je onemogućilo visoke razine točnosti u mnogim NLP zadacima.
Tada na scenu stupaju AI Transformersi. Procesom samopažnje transformatori mogu zabilježiti dugoročne ovisnosti i veze između riječi u frazi. Ova metoda omogućuje modelu da odabere praćenje različitih dijelova slijeda unosa. Dakle, može razumjeti kontekst i značenje svake riječi u frazi.
Što su točno modeli transformatora
AI transformator je a duboko učenje arhitekturu koja razumije i obrađuje razne vrste informacija. Izvrstan je u određivanju međusobnog odnosa višestrukih bitova informacija, primjerice kako su različite riječi u frazi povezane ili kako se različiti dijelovi slike uklapaju.
Djeluje tako da dijeli informacije na male dijelove i zatim gleda sve te komponente odjednom. Kao da brojni mali roboti surađuju kako bi shvatili podatke. Zatim, nakon što sazna sve, ponovno sastavlja sve komponente kako bi pružio odgovor ili izlaz.
AI transformatori su izuzetno vrijedni. Oni mogu shvatiti kontekst i dugoročne veze između različitih informacija. Ovo je kritično za zadatke kao što su prijevod jezika, sažimanje i odgovaranje na pitanja. Dakle, oni su mozgovi iza mnogih zanimljivih stvari koje umjetna inteligencija može postići!
Pažnja je sve što trebate
Podnaslov "Pažnja je sve što trebate" odnosi se na publikaciju iz 2017. koja predlaže model transformatora. Revolucionirao je disciplinu obrade prirodnog jezika (NLP).
Autori ovog istraživanja izjavili su da je mehanizam samopažnje modela transformatora dovoljno jak da preuzme ulogu konvencionalnog rekurentnog i konvolucijske neuronske mreže koristi za NLP zadatke.
Što je točno samopažnja?
To je metoda koja omogućuje modelu da se koncentrira na različite segmente ulaznog slijeda prilikom izrade predviđanja.
Drugim riječima, samopažnja omogućuje modelu da izračuna skup rezultata pažnje za svaki element koji se odnosi na sve ostale komponente, dopuštajući modelu da uravnoteži značaj svakog ulaznog elementa.
U pristupu koji se temelji na transformatoru, samopažnja funkcionira na sljedeći način:
Ulazni niz se prvo ugrađuje u niz vektora, po jedan za svaki član niza.
Za svaki element u nizu, model stvara tri skupa vektora: vektor upita, vektor ključa i vektor vrijednosti.
Vektor upita se uspoređuje sa svim ključnim vektorima, a sličnosti se izračunavaju korištenjem točkastog produkta.
Dobiveni rezultat pozornosti normaliziran je pomoću funkcije softmax, koja generira skup pondera koji pokazuju relativnu važnost svakog dijela u nizu.
Kako bi se stvorio konačni izlazni prikaz, vektori vrijednosti množe se ponderima pozornosti i zbrajaju.
Modeli temeljeni na transformatoru, koji koriste samopažnju, mogu uspješno uhvatiti dugotrajne odnose u ulaznim nizovima bez ovisnosti o prozorima konteksta fiksne duljine, što ih čini osobito korisnim za aplikacije obrade prirodnog jezika.
Primjer
Pretpostavimo da imamo ulaznu sekvencu od šest tokena: "Mačka je sjela na prostirku." Svaki token može se predstaviti kao vektor, a ulazni niz može se vidjeti na sljedeći način:
Zatim bismo za svaki token konstruirali tri skupa vektora: vektor upita, vektor ključa i vektor vrijednosti. Vektor ugrađenog tokena množi se s tri naučene matrice težine da bi se dobili ovi vektori.
Na primjer, za prvi token "The", vektori upita, ključa i vrijednosti bili bi:
Vektor upita: [0.4, -0.2, 0.1]
Ključni vektor: [0.2, 0.1, 0.5]
Vektor vrijednosti: [0.1, 0.2, 0.3]
Rezultati pažnje između svakog para tokena u ulaznom nizu izračunavaju se pomoću mehanizma samopažnje. Na primjer, rezultat pozornosti između tokena 1 i 2 "The" izračunat će se kao točkasti umnožak njihovog upita i ključnih vektora:
Ocjena pažnje = dot_product(upitni vektor tokena 1, ključni vektor tokena 2)
= (0.4 * 0.8) + (-0.2 * 0.2) + (0.1 * 0.1)
= 0.31
Ovi rezultati pažnje pokazuju relativnu relevantnost svakog tokena u nizu u odnosu na ostale.
Na kraju, za svaki token, izlazni prikaz se stvara uzimanjem ponderiranog zbroja vektora vrijednosti, s težinama određenim rezultatima pažnje. Izlazna reprezentacija za prvi token "The", na primjer, bila bi:
Izlazni vektor za Token 1 = (Ocjena pozornosti s Tokenom 1) * Vektor vrijednosti za Token 2
+ (Ocjena pozornosti s Tokenom 3) * Vektor vrijednosti za Token 3
+ (Ocjena pozornosti s Tokenom 4) * Vektor vrijednosti za Token 4
+ (Ocjena pozornosti s Tokenom 5) * Vektor vrijednosti za Token 5
+ (Ocjena pozornosti s Tokenom 6) * Vektor vrijednosti za 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]
Kao rezultat samopažnje, model temeljen na transformatoru može odlučiti obratiti pažnju na različite dijelove ulazne sekvence prilikom stvaranja izlazne sekvence.
Aplikacije su više nego što mislite
Zbog svoje prilagodljivosti i sposobnosti rješavanja širokog spektra NLP zadataka, kao što su strojno prevođenje, analiza osjećaja, sažimanje teksta i još mnogo toga, AI transformatori su posljednjih godina postali sve popularniji.
AI transformatori korišteni su u raznim domenama, uključujući prepoznavanje slika, sustave preporuka, pa čak i otkrivanje lijekova, uz klasične aplikacije temeljene na jeziku.
AI transformatori imaju gotovo neograničenu upotrebu budući da se mogu prilagoditi brojnim problematičnim područjima i vrstama podataka. Transformatori umjetne inteligencije, sa svojom sposobnošću analiziranja kompliciranih nizova podataka i bilježenja dugoročnih odnosa, trebali bi biti značajan pokretački čimbenik u razvoju aplikacija umjetne inteligencije u sljedećim godinama.
Usporedba s drugim arhitekturama neuronskih mreža
Budući da mogu analizirati ulazne sekvence i shvatiti dugoročne odnose u tekstu, transformatori umjetne inteligencije posebno su prikladni za obradu prirodnog jezika u usporedbi s drugim aplikacijama neuronske mreže.
Neke arhitekture neuronskih mreža, kao što su konvolucijske neuronske mreže (CNN) i rekurentne neuronske mreže (RNN), s druge strane, bolje su prilagođene zadacima koji uključuju obradu strukturiranih ulaznih podataka, kao što su slike ili podaci vremenskih serija.
Budućnost izgleda svijetlo
Budućnost AI transformatora čini se svijetlom. Jedno područje studije koja je u tijeku je razvoj sve moćnijih modela sposobnih za rješavanje sve kompliciranijih zadataka.
Štoviše, pokušavaju se povezati AI transformatori s drugim AI tehnologijama, kao npr učenje učvršćivanja, za pružanje naprednijih mogućnosti donošenja odluka.
Svaka industrija pokušava iskoristiti potencijal umjetne inteligencije za poticanje inovacija i postizanje konkurentske prednosti. Dakle, AI transformatori će vjerojatno biti postupno uključeni u razne aplikacije, uključujući zdravstvo, financije i druge.
Uz stalna poboljšanja tehnologije AI transformatora i potencijal za ove jake AI alate da revolucioniraju način na koji ljudi obrađuju i razumiju jezik, budućnost se čini svijetlom.
Ostavi odgovor