Jodi a nou temwen yon revolisyon nan domèn pwosesis lang natirèl. Epi, li se pou asire w ke pa gen okenn avni san entèlijans atifisyèl. Nou deja itilize plizyè "asistan" AI.
Chatbots yo se pi bon egzanp nan ka nou an. Yo reprezante nouvo epòk kominikasyon an. Men, kisa ki fè yo espesyal konsa?
Chatbot aktyèl yo ka konprann epi reponn kesyon lang natirèl ak menm presizyon ak detay ak ekspè imen. Li enteresan pou aprann sou mekanis ki antre nan pwosesis la.
Boukle moute epi ann dekouvri teknoloji ki dèyè li.
Plonje nan Tech la
AI Transformers se yon mo kle nan domèn sa a. Yo tankou rezo neral ki te revolusyone pwosesis langaj natirèl. An reyalite, gen paralèl konsepsyon konsiderab ant transfòmatè AI ak rezo neral.
Tou de yo fèt ak plizyè kouch inite pwosesis ki fè yon seri kalkil konvèti done opinyon an prediksyon kòm pwodiksyon an. Nan pòs sa a, nou pral gade pouvwa AI Transformers ak fason yo ap chanje mond lan bò kote nou an.
Potansyèl Pwosesis Langaj Natirèl la
Ann kòmanse ak Basics yo. Nou tande li toupatou prèske. Men, ki sa egzakteman se pwosesis lang natirèl?
Li se yon segman nan atifisyèl entèlijans ki konsantre sou entèraksyon moun ak machin atravè itilizasyon langaj natirèl. Objektif la se pèmèt òdinatè yo wè, entèprete, ak pwodwi lang moun nan yon fason ki gen sans ak natif natal.
Rekonesans lapawòl, tradiksyon lang, santiman analiz, ak rezime tèks yo se tout egzanp aplikasyon NLP. Modèl NLP tradisyonèl yo, nan lòt men an, te lite pou atrab lyen konplèks ki genyen ant mo nan yon fraz. Sa a te fè nivo segondè yo nan presizyon nan anpil travay NLP enposib.
Sa a se lè AI Transformers antre nan foto a. Pa yon pwosesis atansyon pwòp tèt ou, transformateur ka anrejistre depandans alontèm ak lyen ant mo nan yon fraz. Metòd sa a pèmèt modèl la chwazi pou ale nan divès seksyon nan sekans opinyon an. Kidonk, li ka konprann kontèks ak siyifikasyon chak mo nan yon fraz.
Ki sa ki ekzakteman yo se modèl transformateur
Yon transfòmatè AI se yon pwofondè aprantisaj achitekti ki konprann ak trete divès kalite enfòmasyon. Li ekselan nan detèmine kijan plizyè ti enfòmasyon gen rapò youn ak lòt, tankou ki jan diferan mo nan yon fraz yo lye oswa ki jan diferan seksyon nan yon imaj anfòm ansanm.
Li travay pa divize enfòmasyon an ti kras epi Lè sa a, gade nan tout eleman sa yo nan yon fwa. Se kòmsi anpil ti robo ap kolabore pou konprann done yo. Apre sa, yon fwa li konnen tout bagay, li reassemble tout eleman yo pou bay yon repons oswa pwodiksyon.
Transformateur AI yo gen anpil valè. Yo ka konprann kontèks la ak lyen alontèm ant divès enfòmasyon. Sa enpòtan anpil pou travay tankou tradiksyon lang, rezime, ak repons kesyon. Se konsa, yo se sèvo yo dèyè anpil nan bagay sa yo enteresan AI ka akonpli!
Atansyon se tout sa ou bezwen
Soutit la "Atansyon se tout sa ou bezwen" refere a yon piblikasyon 2017 ki te pwopoze modèl transfòmatè a. Li revolisyone disiplin nan pwosesis lang natirèl (NLP).
Otè yo nan rechèch sa a te deklare ke mekanis pwòp tèt ou atansyon modèl transfòmatè a te fò ase yo pran wòl nan renouvlab konvansyonèl la ak konvolisyonèl rezo neral itilize pou travay NLP.
Ki sa ki oto-atansyon egzakteman?
Li se yon metòd ki pèmèt modèl la konsantre sou divès segman sekans opinyon lè yo pwodui prediksyon.
Nan lòt mo, atansyon pwòp tèt ou pèmèt modèl la kalkile yon seri nòt atansyon pou chak eleman konsènan tout lòt konpozan, sa ki pèmèt modèl la balanse siyifikasyon chak eleman opinyon.
Nan yon apwòch ki baze sou transfòmatè, atansyon pwòp tèt ou opere jan sa a:
Se sekans opinyon an premye entegre nan yon seri vektè, youn pou chak manm sekans.
Pou chak eleman nan sekans lan, modèl la kreye twa seri vektè: vektè rechèch la, vektè kle a, ak vektè valè a.
Yo konpare vektè rechèch la ak tout vektè kle yo, epi resanblans yo kalkile lè l sèvi avèk yon pwodwi pwen.
Nòt atansyon rezilta a nòmalize lè l sèvi avèk yon fonksyon softmax, ki jenere yon seri pwa ki endike siyifikasyon relatif chak moso nan sekans lan.
Pou kreye reprezantasyon pwodiksyon final la, vektè valè yo miltipliye pa pwa atansyon yo epi adisyone.
Modèl ki baze sou transfòmatè, ki sèvi ak atansyon pwòp tèt ou, ka avèk siksè kaptire relasyon ki dire lontan nan sekans opinyon san yo pa depann sou fenèt kontèks longè fiks, fè yo patikilyèman itil pou aplikasyon pou pwosesis lang natirèl.
Egzanp
Sipoze nou gen yon sekans antre sis jeton: "Chat la chita sou kabann lan." Chak siy ka reprezante kòm yon vektè, epi sekans opinyon an ka wè jan sa a:
Apre sa, pou chak siy, nou ta konstwi twa seri vektè: vektè rechèch la, vektè kle a, ak vektè valè a. Vektè jeton entegre a miltipliye pa twa matris pwa aprann pou bay vektè sa yo.
Pou premye siy "The", pa egzanp, rekèt, kle, ak vektè valè yo ta dwe:
Vektè rechèch: [0.4, -0.2, 0.1]
Vektè kle: [0.2, 0.1, 0.5]
Valè vektè: [0.1, 0.2, 0.3]
Nòt atansyon ant chak pè jeton nan sekans opinyon yo kalkile pa mekanis oto-atansyon an. Pou egzanp, nòt atansyon ant siy 1 ak 2 "The" ta dwe kalkile kòm pwodwi nan pwen nan rechèch yo ak vektè kle yo:
Nòt atansyon = dot_product (Vèktè rechèch nan siy 1, vektè kle nan siy 2)
= (0.4 * 0.8) + (-0.2 * 0.2) + (0.1 * 0.1)
= 0.31
Nòt atansyon sa yo montre enpòtans relatif chak siy nan sekans pou lòt yo.
Anfen, pou chak siy, reprezantasyon pwodiksyon an kreye lè w pran yon sòm pondéré nan vektè valè yo, ak pwa yo detèmine pa nòt atansyon yo. Reprezantasyon pwodiksyon an pou premye siy "The", pou egzanp, ta dwe:
Vektè pwodiksyon pou jeton 1 = (nòt atansyon ak jeton 1) * Vektè valè pou jeton 2
+ (Nòt atansyon ak siy 3) * Vektè valè pou siy 3
+ (Nòt atansyon ak siy 4) * Vektè valè pou siy 4
+ (Nòt atansyon ak siy 5) * Vektè valè pou siy 5
+ (Nòt atansyon ak siy 6) * Vektè valè pou siy 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]
Kòm yon rezilta nan atansyon pwòp tèt ou, modèl la ki baze sou transfòmatè ka chwazi ale nan diferan seksyon nan sekans nan opinyon lè w ap kreye sekans pwodiksyon an.
Aplikasyon yo plis pase ou panse
Akòz adaptabilite yo ak kapasite yo pou okipe yon pakèt travay NLP, tankou tradiksyon machin, analiz santiman, rezime tèks, ak plis ankò, transfòmatè AI yo te grandi nan popilarite nan dènye ane yo.
AI transfòmatè yo te itilize nan yon varyete domèn, ki gen ladan rekonesans foto, sistèm rekòmandasyon, e menm dekouvèt dwòg, anplis aplikasyon klasik ki baze sou lang.
Transformateur AI yo gen itilizasyon prèske illimité paske yo ka adapte pou plizyè zòn pwoblèm ak kalite done. Transformateur AI, ak kapasite yo pou analize sekans done konplike ak pran relasyon alontèm, yo tabli yo dwe yon faktè kondwi enpòtan nan devlopman aplikasyon AI nan pwochen ane yo.
Konparezon ak lòt Achitekti rezo neral
Kòm yo ka analize sekans opinyon ak atrab relasyon alontèk nan tèks, transfòmatè AI yo patikilyèman byen adapte pou pwosesis lang natirèl lè yo konpare ak lòt aplikasyon rezo neral.
Gen kèk achitekti rezo neral, tankou rezo neral konvolusyonèl (CNNs) ak rezo neral frekans (RNNs), nan lòt men an, yo pi byen adapte nan travay ki enplike pwosesis la nan opinyon estriktire, tankou foto oswa done seri tan.
Lavni an ap gade byen klere
Tan kap vini an nan transformateur AI sanble klere. Youn nan domèn etid k ap kontinye a se devlopman modèl pwogresif ki pi pwisan ki kapab okipe travay de pli zan pli konplike.
Anplis, tantativ yo ap fè konekte transfòmatè AI ak lòt teknoloji AI, tankou aprantisaj ranfòsman, pou bay plis kapasite avanse pou pran desizyon.
Chak endistri ap eseye sèvi ak potansyèl AI pou kondwi inovasyon ak reyalize yon avantaj konpetitif. Se konsa, transfòmatè AI yo gen anpil chans pou yo enkòpore progresivman nan yon varyete aplikasyon, ki gen ladan swen sante, finans, ak lòt moun.
Avèk amelyorasyon kontinyèl nan teknoloji transfòmatè AI ak potansyèl pou zouti AI fò sa yo revolisyone fason moun trete ak konprann langaj, lavni an sanble klere.
Kite yon Reply