Ma a természetes nyelvi feldolgozás területén forradalomnak lehetünk tanúi. És az biztos, hogy mesterséges intelligencia nélkül nincs jövő. Már használunk különféle AI „asszisztenseket”.
A chatbotok a legjobb példa esetünkben. A kommunikáció új korszakát képviselik. De mi teszi őket olyan különlegessé?
A jelenlegi chatbotok ugyanolyan pontossággal és részletességgel képesek megérteni és megválaszolni a természetes nyelvű kérdéseket, mint a humán szakértők. Izgalmas megismerni a folyamatban szerepet játszó mechanizmusokat.
Kapcsold be, és fedezzük fel a mögötte rejlő technológiát.
Merülés a technikába
Az AI Transformers kulcsszó ezen a területen. Olyanok, mint neurális hálózatok amelyek forradalmasították a természetes nyelvi feldolgozást. A valóságban jelentős tervezési párhuzamok vannak az AI transzformátorok és a neurális hálózatok között.
Mindkettő több réteg feldolgozóegységből áll, amelyek számítások sorozatát hajtják végre, hogy a bemeneti adatokat előrejelzésekké alakítsák kimenetként. Ebben a bejegyzésben megvizsgáljuk az AI Transformers erejét, és azt, hogy hogyan változtatják meg a minket körülvevő világot.
A természetes nyelvi feldolgozás lehetőségei
Kezdjük az alapokkal. Szinte mindenhol ezt halljuk. De mi is pontosan a természetes nyelvi feldolgozás?
Ez egy szegmense mesterséges intelligencia amely az emberek és a gépek interakciójára összpontosít a természetes nyelv használatával. A cél az, hogy a számítógépek értelmes és hiteles módon érzékeljék, értelmezzék és előállítsák az emberi nyelvet.
beszédfelismerés, nyelvi fordítás, hangulat elemzés, és a szöveges összegzés mind példák az NLP alkalmazásokra. A hagyományos NLP-modellek viszont nehezen tudják megragadni a szavak közötti összetett kapcsolatokat egy kifejezésben. Ez lehetetlenné tette számos NLP feladat magas szintű pontosságát.
Ekkor lépnek be a képbe az AI Transformers. Az önfigyelő folyamat révén a transzformátorok hosszú távú függőséget és kapcsolatokat rögzíthetnek a szavak között egy kifejezésben. Ez a módszer lehetővé teszi a modell számára, hogy a beviteli szekvencia különböző szakaszaira figyeljen. Így képes megérteni a kifejezésben szereplő egyes szavak kontextusát és jelentését.
Mik is pontosan a Transformers modellek
Az AI transzformátor a mély tanulás olyan architektúra, amely megérti és feldolgozza a különféle típusú információkat. Kiválóan alkalmas annak meghatározására, hogy az információ több bitje hogyan kapcsolódik egymáshoz, például hogyan kapcsolódnak össze egy kifejezés különböző szavai, vagy hogyan illeszkednek egymáshoz a kép különböző részei.
Úgy működik, hogy az információkat apró darabokra bontja, majd egyszerre megvizsgálja az összes összetevőt. Olyan, mintha számos kis robot együttműködne az adatok megértésében. Ezután, miután mindent tud, újra összeállítja az összes komponenst, hogy választ vagy kimenetet adjon.
Az AI transzformátorok rendkívül értékesek. Képesek megragadni a kontextust és a sokféle információ közötti hosszú távú kapcsolatokat. Ez kritikus fontosságú az olyan feladatoknál, mint a nyelvi fordítás, az összegzés és a kérdések megválaszolása. Tehát ők az agyuk sok érdekes dolog mögött, amit a mesterséges intelligencia megvalósíthat!
Csak a figyelem kell
Az „Attention is All You Need” alcím egy 2017-es kiadványra utal, amely a transzformátor modellt javasolta. Forradalmasította a természetes nyelvi feldolgozás (NLP) tudományát.
A kutatás szerzői megállapították, hogy a transzformátormodell önfigyelő mechanizmusa elég erős ahhoz, hogy átvegye a hagyományos visszatérő ill. konvolúciós neurális hálózatok NLP feladatokhoz használják.
Mi is pontosan az önfigyelem?
Ez egy olyan módszer, amely lehetővé teszi, hogy a modell különböző bemeneti szekvencia szegmensekre koncentráljon, amikor előrejelzéseket készít.
Más szóval, az önfigyelem lehetővé teszi a modell számára, hogy minden egyes elemre figyelempontszámokat számoljon ki az összes többi komponensre vonatkozóan, lehetővé téve a modell számára, hogy egyensúlyba hozza az egyes bemeneti elemek jelentőségét.
Transzformátor alapú megközelítésben az önfigyelés a következőképpen működik:
A bemeneti szekvencia először vektorok sorozatába kerül beágyazásra, mindegyik szekvenciataghoz egy-egy.
A sorozat minden eleméhez a modell három vektorkészletet hoz létre: a lekérdezési vektort, a kulcsvektort és az értékvektort.
A lekérdezési vektort összehasonlítja az összes kulcsvektorral, és a hasonlóságokat pontszorzattal számítja ki.
Az eredményül kapott figyelempontszámokat egy softmax függvény segítségével normalizáljuk, amely egy súlykészletet generál, amely jelzi a sorozat egyes darabjainak relatív jelentőségét.
A végső kimeneti reprezentáció elkészítéséhez az értékvektorokat megszorozzuk a figyelem súlyokkal és összeadjuk.
Az önfigyelést használó transzformátor-alapú modellek sikeresen rögzíthetik a hosszú távú kapcsolatokat bemeneti szekvenciákban anélkül, hogy a rögzített hosszúságú kontextusablakoktól függnének, így különösen hasznosak a természetes nyelvi feldolgozó alkalmazásokban.
Példa
Tegyük fel, hogy van egy hat tokenből álló beviteli sorozatunk: „A macska a szőnyegen ült.” Minden token vektorként ábrázolható, és a bemeneti szekvencia a következőképpen tekinthető meg:
Ezután minden tokenhez három vektorkészletet hozunk létre: a lekérdezési vektort, a kulcsvektort és az értékvektort. A beágyazott token vektort megszorozzuk három tanult súlymátrixszal, hogy megkapjuk ezeket a vektorokat.
Az első „The” token esetében például a lekérdezés, kulcs és értékvektorok a következők:
Lekérdezési vektor: [0.4, -0.2, 0.1]
Kulcsvektor: [0.2, 0.1, 0.5]
Értékvektor: [0.1, 0.2, 0.3]
A bemeneti szekvencia egyes tokenpárjai közötti figyelempontszámokat az önfigyelő mechanizmus számítja ki. Például a „The” 1. és 2. tokenek közötti figyelempontszám a lekérdezés és a kulcsvektorok pontszorzataként kerül kiszámításra:
Figyelem pontszám = pont_termék (az 1. token lekérdezési vektora, a 2. token kulcsvektora)
= (0.4 * 0.8) + (-0.2 * 0.2) + (0.1 * 0.1)
= 0.31
Ezek a figyelempontszámok azt mutatják, hogy a sorozatban szereplő egyes tokenek mennyire relatívek a többihez képest.
Végül minden tokenhez a kimeneti reprezentációt az értékvektorok súlyozott összegének figyelembevételével hozzák létre, a súlyozást a figyelem pontszámai határozzák meg. Az első „The” token kimeneti reprezentációja például a következő lenne:
Kimeneti vektor az 1. tokenhez = (Figyelem pontszáma 1. tokennel) * A 2. token értékvektora
+ (Figyelem pontszám a 3. tokennel) * A 3. token értékvektora
+ (Figyelem pontszám a 4. tokennel) * A 4. token értékvektora
+ (Figyelem pontszám a 5. tokennel) * A 5. token értékvektora
+ (Figyelem pontszám a 6. tokennel) * A 6. token értékvektora
= (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]
Az önfigyelés eredményeként a transzformátor alapú modell dönthet úgy, hogy a kimeneti sorozat létrehozásakor figyelembe veszi a bemeneti sorozat különböző szakaszait.
Az alkalmazások többek, mint gondolná
Alkalmazkodóképességük és az NLP-feladatok széles skálájának kezelésére való képességük miatt, mint például a gépi fordítás, a hangulatelemzés, a szövegösszegzés és egyebek, az AI-transzformátorok népszerűsége az elmúlt években nőtt.
A mesterséges intelligencia-transzformátorokat a klasszikus nyelvi alapú alkalmazások mellett számos területen használták, beleértve a képfelismerést, az ajánlórendszereket és még a gyógyszerkutatást is.
Az AI transzformátorok felhasználási lehetőségei szinte korlátlanok, mivel számos problémás területre és adattípusra szabhatók. Az AI-transzformátorok bonyolult adatszekvenciák elemzésére és hosszú távú kapcsolatok rögzítésére való képességükkel a következő években jelentős hajtóerőt jelentenek az AI-alkalmazások fejlesztésében.
Összehasonlítás más neurális hálózati architektúrákkal
Mivel képesek elemezni a bemeneti szekvenciákat és megragadni a hosszú távú kapcsolatokat a szövegben, az AI-transzformátorok különösen alkalmasak természetes nyelvi feldolgozásra, összehasonlítva más neurális hálózati alkalmazásokkal.
Egyes neurális hálózati architektúrák, például a konvolúciós neurális hálózatok (CNN-ek) és az ismétlődő neurális hálózatok (RNN-ek) viszont jobban megfelelnek a strukturált bemenetek, például képek vagy idősoros adatok feldolgozásával járó feladatoknak.
A jövő fényesen néz ki
Az AI transzformátorok jövője fényesnek tűnik. A folyamatban lévő kutatás egyik területe az egyre bonyolultabb feladatok kezelésére alkalmas, fokozatosan erősebb modellek fejlesztése.
Sőt, kísérletek folynak az AI transzformátorok összekapcsolására más mesterséges intelligencia-technológiákkal, mint pl megerősítő tanulás, hogy fejlettebb döntéshozatali képességeket biztosítson.
Minden iparág igyekszik kihasználni az AI-ban rejlő lehetőségeket az innováció ösztönzésére és a versenyelőny elérésére. Így az AI transzformátorok valószínűleg fokozatosan beépülnek számos alkalmazásba, beleértve az egészségügyi, pénzügyi és egyéb alkalmazásokat.
A mesterséges intelligencia-transzformátor-technológia folyamatos fejlesztése és az erős mesterségesintelligencia-eszközökben rejlő lehetőségek révén, amelyek forradalmasíthatják az emberi nyelv feldolgozásának és megértésének módját, a jövő fényesnek tűnik.
Hagy egy Válaszol