Այսօր մենք ականատես ենք հեղափոխության բնական լեզվի մշակման ոլորտում։ Եվ, վստահ է, որ առանց արհեստական բանականության ապագա չկա։ Մենք արդեն օգտագործում ենք տարբեր AI «օգնականներ»:
Չաթ-բոտերը լավագույն օրինակներն են մեր դեպքում: Նրանք ներկայացնում են հաղորդակցության նոր դարաշրջանը: Բայց ի՞նչն է նրանց այդքան առանձնահատուկ դարձնում:
Ընթացիկ չաթ-բոտերը կարող են հասկանալ և պատասխանել բնական լեզվի հարցումներին նույն ճշգրտությամբ և մանրամասնությամբ, ինչ մարդկային փորձագետները: Հետաքրքիր է իմանալ գործընթացի մեխանիզմների մասին:
Կողպեք և եկեք բացահայտենք դրա հիմքում ընկած տեխնոլոգիան:
Սուզվելով Տեխ
AI Transformers-ը այս ոլորտում հիմնական բանալի բառ է: Նրանք նման են նյարդային ցանցեր որոնք հեղափոխել են բնական լեզվի մշակումը: Իրականում AI տրանսֆորմատորների և նեյրոնային ցանցերի միջև նախագծային զգալի զուգահեռներ կան:
Երկուսն էլ կազմված են մշակման միավորների մի քանի շերտերից, որոնք կատարում են մի շարք հաշվարկներ՝ մուտքային տվյալները կանխատեսումների վերածելու համար որպես արդյունք: Այս գրառման մեջ մենք կանդրադառնանք AI տրանսֆորմատորների հզորությանը և թե ինչպես են նրանք փոխում մեզ շրջապատող աշխարհը:
Բնական լեզվի մշակման ներուժը
Սկսենք հիմունքներից: Մենք դա լսում ենք գրեթե ամենուր: Բայց իրականում ի՞նչ է բնական լեզվի մշակումը:
Դա մի հատված է Արհեստական բանականություն որը կենտրոնանում է մարդկանց և մեքենաների փոխազդեցության վրա՝ բնական լեզվի օգտագործման միջոցով: Նպատակն է թույլ տալ համակարգիչներին ընկալել, մեկնաբանել և արտադրել մարդկային լեզուն իմաստալից և վավերական ձևով:
Խոսքի ճանաչում, լեզվի թարգմանություն, զգայական վերլուծություն, և տեքստի ամփոփումը NLP հավելվածների բոլոր օրինակներն են: Ավանդական NLP մոդելները, մյուս կողմից, դժվարացել են հասկանալ բառերի միջև եղած բարդ կապերը բառակապակցության մեջ: Սա անհնարին դարձրեց NLP-ի շատ առաջադրանքների բարձր ճշգրտությունը:
Սա այն դեպքում, երբ AI տրանսֆորմատորները մտնում են նկարը: Ինքն ուշադրության գործընթացի միջոցով տրանսֆորմատորները կարող են արձանագրել երկարաժամկետ կախվածություններ և բառերի միջև կապեր արտահայտության մեջ: Այս մեթոդը մոդելին հնարավորություն է տալիս ընտրել մուտքագրման հաջորդականության տարբեր բաժիններին մասնակցելու համար: Այսպիսով, այն կարող է ընկալել յուրաքանչյուր բառի համատեքստն ու իմաստը արտահայտության մեջ:
Որոնք են հենց տրանսֆորմատորների մոդելները
AI տրանսֆորմատորը ա խորը ուսուցում ճարտարապետություն, որը հասկանում և մշակում է տարբեր տեսակի տեղեկատվություն: Այն գերազանցում է այն հարցում, թե ինչպես են տեղեկատվության բազմաթիվ բիթերը կապված միմյանց հետ, օրինակ, թե ինչպես են փոխկապակցված արտահայտության տարբեր բառերը կամ ինչպես են պատկերի տարբեր բաժինները համապատասխանում միմյանց:
Այն աշխատում է՝ տեղեկատվությունը բաժանելով փոքր մասերի, այնուհետև դիտելով այդ բոլոր բաղադրիչները միանգամից: Կարծես բազմաթիվ փոքրիկ ռոբոտներ համագործակցում են տվյալների ընկալման համար: Հաջորդը, երբ նա ամեն ինչ իմանա, այն նորից հավաքում է բոլոր բաղադրիչները՝ պատասխան կամ արդյունք ապահովելու համար:
AI տրանսֆորմատորները չափազանց արժեքավոր են: Նրանք կարող են ըմբռնել տարբեր տեղեկատվության համատեքստը և երկարաժամկետ կապերը: Սա կարևոր է այնպիսի խնդիրների համար, ինչպիսիք են լեզվի թարգմանությունը, ամփոփումը և հարցերի պատասխանը: Այսպիսով, նրանք ուղեղն են այն հետաքրքիր բաների հետևում, որոնք AI-ն կարող է իրականացնել:
Ուշադրությունն այն ամենն է, ինչ ձեզ հարկավոր է
«Ուշադրությունն այն ամենն է, ինչ ձեզ հարկավոր է» ենթավերնագիրը վերաբերում է 2017 թվականի հրապարակմանը, որն առաջարկում էր տրանսֆորմատորի մոդելը: Այն հեղափոխեց բնական լեզվի մշակման կարգապահությունը (NLP):
Այս հետազոտության հեղինակները նշել են, որ տրանսֆորմատորային մոդելի ինքնավստահության մեխանիզմը բավականաչափ ուժեղ է, որպեսզի ստանձնի սովորական կրկնվող և կոնվոլյուցիոն նեյրոնային ցանցեր օգտագործվում է NLP առաջադրանքների համար:
Ի՞նչ է կոնկրետ ինքնորոշումը:
Սա մեթոդ է, որը թույլ է տալիս մոդելին կենտրոնանալ տարբեր մուտքային հաջորդականության հատվածների վրա՝ կանխատեսումներ արտադրելիս:
Այլ կերպ ասած, ինքնավստահությունը թույլ է տալիս մոդելին հաշվարկել ուշադրության միավորների մի շարք յուրաքանչյուր տարրի համար, որը վերաբերում է բոլոր մյուս բաղադրիչներին, ինչը թույլ է տալիս մոդելին հավասարակշռել յուրաքանչյուր մուտքային տարրի նշանակությունը:
Տրանսֆորմատորի վրա հիմնված մոտեցման դեպքում ինքնավստահությունը գործում է հետևյալ կերպ.
Մուտքային հաջորդականությունը նախ ներկառուցվում է մի շարք վեկտորների մեջ՝ մեկական հաջորդականության յուրաքանչյուր անդամի համար:
Հերթականության յուրաքանչյուր տարրի համար մոդելը ստեղծում է վեկտորների երեք հավաքածու՝ հարցման վեկտոր, առանցքային վեկտոր և արժեքի վեկտոր:
Հարցման վեկտորը համեմատվում է բոլոր հիմնական վեկտորների հետ, և նմանությունները հաշվարկվում են կետային արտադրյալի միջոցով:
Ստացված ուշադրության միավորները նորմալացվում են՝ օգտագործելով softmax ֆունկցիան, որը ստեղծում է կշիռների մի շարք՝ ցույց տալով յուրաքանչյուր կտորի հարաբերական նշանակությունը հաջորդականության մեջ:
Վերջնական արդյունքի ներկայացում ստեղծելու համար արժեքային վեկտորները բազմապատկվում են ուշադրության կշիռներով և գումարվում:
Տրանսֆորմատորների վրա հիմնված մոդելները, որոնք օգտագործում են ինքնավստահություն, կարող են հաջողությամբ ֆիքսել երկարաժամկետ կապերը մուտքային հաջորդականություններում՝ առանց ֆիքսված երկարության համատեքստի պատուհաններից կախվածության՝ դրանք հատկապես օգտակար դարձնելով բնական լեզվի մշակման հավելվածների համար:
Օրինակ
Ենթադրենք, որ մենք ունենք վեց նշան մուտքագրման հաջորդականություն. «Կատուն նստեց գորգի վրա»: Յուրաքանչյուր նշան կարող է ներկայացվել որպես վեկտոր, և մուտքագրման հաջորդականությունը կարելի է տեսնել հետևյալ կերպ.
Հաջորդը, յուրաքանչյուր նշանի համար մենք կկառուցենք վեկտորների երեք հավաքածու՝ հարցման վեկտորը, հիմնական վեկտորը և արժեքի վեկտորը: Ներկառուցված նշանի վեկտորը բազմապատկվում է երեք սովորած քաշային մատրիցներով՝ այս վեկտորները ստանալու համար:
Առաջին նշանի համար «The», օրինակ, հարցման, բանալիի և արժեքի վեկտորները կլինեն.
Հարցման վեկտոր՝ [0.4, -0.2, 0.1]
Հիմնական վեկտոր՝ [0.2, 0.1, 0.5]
Արժեքի վեկտոր՝ [0.1, 0.2, 0.3]
Մուտքային հաջորդականության յուրաքանչյուր զույգ նշանների միջև ուշադրության միավորները հաշվարկվում են ինքնաուշադրության մեխանիզմով: Օրինակ՝ 1-ին և 2-րդ «The» նշանների միջև ուշադրության միավորը կհաշվարկվի որպես դրանց հարցման և հիմնական վեկտորների կետային արտադրյալ.
Ուշադրության միավոր = կետ_արտադրանք (1-ին նշանի հարցման վեկտոր, 2-րդ նշանի հիմնական վեկտոր)
= (0.4 * 0.8) + (-0.2 * 0.2) + (0.1 * 0.1)
= 0.31
Այս ուշադրության միավորները ցույց են տալիս հաջորդականությամբ յուրաքանչյուր նշանի հարաբերական նշանակությունը մյուսների հետ:
Վերջապես, յուրաքանչյուր նշանի համար ելքային ներկայացումը ստեղծվում է արժեքների վեկտորների կշռված գումարը վերցնելով՝ ուշադրության միավորներով որոշված կշիռներով: Առաջին «The» նշանի ելքային ներկայացումը, օրինակ, կլինի.
Ելքային վեկտոր Token 1-ի համար = (Ուշադրության միավոր նշան 1-ով) * Արժեքի վեկտոր Token 2-ի համար
+ (Ուշադրության միավոր Token 3-ով) * Արժեքի վեկտոր Token 3-ի համար
+ (Ուշադրության միավոր Token 4-ով) * Արժեքի վեկտոր Token 4-ի համար
+ (Ուշադրության միավոր Token 5-ով) * Արժեքի վեկտոր Token 5-ի համար
+ (Ուշադրության միավոր Token 6-ով) * Արժեքի վեկտոր Token 6-ի համար
= (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]
Ինքն ուշադրության արդյունքում տրանսֆորմատորի վրա հիմնված մոդելը կարող է ընտրել մուտքային հաջորդականության տարբեր բաժիններին ելքային հաջորդականությունը ստեղծելիս:
Հավելվածներն ավելին են, քան կարծում եք
Իրենց հարմարվողականության և NLP առաջադրանքների լայն շրջանակ կատարելու ունակության պատճառով, ինչպիսիք են մեքենայական թարգմանությունը, զգացմունքների վերլուծությունը, տեքստի ամփոփումը և այլն, AI տրանսֆորմատորները վերջին տարիներին մեծ ժողովրդականություն են վայելել:
AI տրանսֆորմատորները օգտագործվել են տարբեր տիրույթներում, ներառյալ նկարների ճանաչումը, առաջարկությունների համակարգերը և նույնիսկ դեղերի հայտնաբերումը, ի լրումն դասական լեզվի վրա հիմնված հավելվածների:
AI տրանսֆորմատորները գրեթե անսահմանափակ օգտագործում են, քանի որ դրանք կարող են հարմարեցվել բազմաթիվ խնդրահարույց տարածքների և տվյալների տեսակների: AI տրանսֆորմատորները, բարդ տվյալների հաջորդականությունը վերլուծելու և երկարաժամկետ հարաբերություններ գրավելու իրենց կարողությամբ, հաջորդ տարիներին նշանակալի շարժիչ գործոն են լինելու AI հավելվածների զարգացման գործում:
Համեմատություն նեյրոնային ցանցերի այլ ճարտարապետությունների հետ
Քանի որ նրանք կարող են վերլուծել մուտքային հաջորդականությունները և հասկանալ տեքստի երկարաժամկետ կապերը, AI տրանսֆորմատորները հատկապես հարմար են բնական լեզվի մշակման համար, երբ համեմատվում են նեյրոնային ցանցերի այլ ծրագրերի հետ:
Մյուս կողմից, որոշ նեյրոնային ցանցերի ճարտարապետություններ, ինչպիսիք են կոնվոլյուցիոն նեյրոնային ցանցերը (CNN) և կրկնվող նեյրոնային ցանցերը (RNN), մյուս կողմից, ավելի հարմար են կառուցվածքային մուտքերի մշակմանը վերաբերող խնդիրներին, ինչպիսիք են նկարները կամ ժամանակային շարքի տվյալները:
Ապագան պայծառ տեսք ունի
AI տրանսֆորմատորների ապագան պայծառ է թվում: Ընթացիկ ուսումնասիրության ուղղություններից մեկը աստիճանաբար ավելի հզոր մոդելների մշակումն է, որոնք կարող են կարգավորել ավելի ու ավելի բարդ առաջադրանքներ:
Ավելին, փորձ է արվում միացնել AI տրանսֆորմատորները այլ AI տեխնոլոգիաների հետ, ինչպիսիք են ամրապնդման ուսուցում, որոշումներ կայացնելու ավելի առաջադեմ կարողություններ ապահովելու համար:
Յուրաքանչյուր արդյունաբերություն փորձում է օգտագործել AI-ի ներուժը՝ նորարարությունը խթանելու և մրցակցային առավելություններ ձեռք բերելու համար: Այսպիսով, AI տրանսֆորմատորները, ամենայն հավանականությամբ, աստիճանաբար կներառվեն մի շարք ծրագրերում, ներառյալ առողջապահությունը, ֆինանսները և այլն:
AI տրանսֆորմատորների տեխնոլոգիայի շարունակական բարելավումներով և այս ուժեղ AI գործիքների ներուժով հեղափոխելու մարդկանց լեզուն մշակելու և ընկալելու ձևը, ապագան պայծառ է թվում:
Թողնել գրառում