Hari ini kita menyaksikan revolusi di bidang pemrosesan bahasa alami. Dan, sudah pasti tidak ada masa depan tanpa kecerdasan buatan. Kami sudah menggunakan berbagai "asisten" AI.
Chatbots adalah contoh terbaik dalam kasus kami. Mereka mewakili era baru komunikasi. Tapi, apa yang membuat mereka begitu istimewa?
Chatbots saat ini dapat memahami dan menjawab pertanyaan bahasa alami dengan presisi dan detail yang sama dengan pakar manusia. Sangat menarik untuk belajar tentang mekanisme yang masuk ke dalam proses.
Kencangkan sabuk pengaman dan temukan teknologi di baliknya.
Menyelam ke Tek
AI Transformers adalah kata kunci utama di area ini. Mereka seperti jaringan saraf yang telah merevolusi pemrosesan bahasa alami. Pada kenyataannya, ada kesamaan desain yang cukup besar antara transformator AI dan jaringan saraf.
Keduanya terdiri dari beberapa lapisan unit pemrosesan yang melakukan serangkaian perhitungan untuk mengubah data masukan menjadi prediksi sebagai keluaran. Dalam postingan ini, kita akan melihat kekuatan AI Transformers dan bagaimana mereka mengubah dunia di sekitar kita.
Potensi Pemrosesan Bahasa Alami
Mari kita mulai dengan dasar-dasarnya. Kami mendengarnya hampir di mana-mana. Tapi, apa sebenarnya pemrosesan bahasa alami itu?
Ini adalah segmen dari kecerdasan buatan yang berfokus pada interaksi manusia dan mesin melalui penggunaan bahasa alami. Tujuannya adalah untuk memungkinkan komputer memahami, menafsirkan, dan menghasilkan bahasa manusia dengan cara yang bermakna dan otentik.
Pengenalan ucapan, terjemahan bahasa, analisis sentimen, dan peringkasan teks adalah contoh aplikasi NLP. Model NLP tradisional, di sisi lain, telah berjuang untuk memahami hubungan kompleks antara kata-kata dalam sebuah frase. Ini membuat tingkat akurasi yang tinggi dalam banyak tugas NLP menjadi tidak mungkin.
Ini adalah saat AI Transformers memasuki gambar. Dengan proses perhatian diri, transformer dapat merekam ketergantungan jangka panjang dan hubungan antara kata-kata dalam sebuah frase. Metode ini memungkinkan model memilih untuk menghadiri berbagai bagian dari urutan input. Sehingga dapat memahami konteks dan makna dari setiap kata dalam sebuah frase.
Apa Sebenarnya Model Transformers
Transformator AI adalah a belajar mendalam arsitektur yang memahami dan memproses berbagai jenis informasi. Ini unggul dalam menentukan bagaimana beberapa bit informasi berhubungan satu sama lain, seperti bagaimana kata-kata yang berbeda dalam frase dihubungkan atau bagaimana bagian-bagian yang berbeda dari suatu gambar cocok satu sama lain.
Ini bekerja dengan memecah informasi menjadi potongan-potongan kecil dan kemudian melihat semua komponen itu sekaligus. Seolah-olah banyak robot kecil bekerja sama untuk memahami data. Selanjutnya, setelah mengetahui segalanya, ia memasang kembali semua komponen untuk memberikan respons atau keluaran.
Transformator AI sangat berharga. Mereka dapat memahami konteks dan hubungan jangka panjang antara beragam informasi. Ini penting untuk tugas-tugas seperti terjemahan bahasa, peringkasan, dan menjawab pertanyaan. Jadi, mereka adalah otak di balik banyak hal menarik yang dapat dicapai oleh AI!
Perhatian Adalah Yang Anda Butuhkan
Subjudul "Perhatian Adalah Yang Anda Butuhkan" mengacu pada publikasi tahun 2017 yang mengusulkan model transformator. Ini merevolusi disiplin pemrosesan bahasa alami (NLP).
Penulis penelitian ini menyatakan bahwa mekanisme self-attention model trafo cukup kuat untuk mengambil peran arus balik konvensional dan jaringan saraf convolutional digunakan untuk tugas-tugas NLP.
Apa Itu Perhatian Diri Sebenarnya?
Ini adalah metode yang memungkinkan model berkonsentrasi pada berbagai segmen urutan input saat menghasilkan prediksi.
Dengan kata lain, perhatian diri memungkinkan model untuk menghitung satu set skor perhatian untuk setiap elemen mengenai semua komponen lainnya, memungkinkan model untuk menyeimbangkan signifikansi dari setiap elemen masukan.
Dalam pendekatan berbasis transformator, perhatian diri beroperasi sebagai berikut:
Urutan input pertama kali disematkan ke dalam serangkaian vektor, satu untuk setiap anggota urutan.
Untuk setiap elemen dalam urutan, model membuat tiga set vektor: vektor kueri, vektor kunci, dan vektor nilai.
Vektor kueri dibandingkan dengan semua vektor kunci, dan kemiripannya dihitung menggunakan perkalian titik.
Skor perhatian yang dihasilkan dinormalisasi menggunakan fungsi softmax, yang menghasilkan sekumpulan bobot yang menunjukkan signifikansi relatif dari setiap bagian dalam urutan.
Untuk membuat representasi hasil akhir, vektor nilai dikalikan dengan bobot perhatian dan dijumlahkan.
Model berbasis transformer, yang menggunakan perhatian diri, mungkin berhasil menangkap hubungan jarak jauh dalam urutan input tanpa bergantung pada jendela konteks dengan panjang tetap, membuatnya sangat berguna untuk aplikasi pemrosesan bahasa alami.
Contoh
Asumsikan kita memiliki urutan input enam token: "Kucing itu duduk di atas tikar." Setiap token dapat direpresentasikan sebagai vektor, dan urutan input dapat dilihat sebagai berikut:
Selanjutnya, untuk setiap token, kami akan membuat tiga set vektor: vektor kueri, vektor kunci, dan vektor nilai. Vektor token yang disematkan dikalikan dengan tiga matriks bobot yang dipelajari untuk menghasilkan vektor-vektor ini.
Untuk token pertama "The", misalnya, vektor kueri, kunci, dan nilai adalah:
Vektor kueri: [0.4, -0.2, 0.1]
Vektor kunci: [0.2, 0.1, 0.5]
Vektor nilai: [0.1, 0.2, 0.3]
Skor perhatian antara masing-masing pasangan token dalam urutan input dihitung dengan mekanisme perhatian diri. Misalnya, skor perhatian antara token 1 dan 2 "The" akan dihitung sebagai perkalian titik kueri dan vektor kuncinya:
Skor perhatian = dot_product(Vektor kueri Token 1, Vektor kunci Token 2)
= (0.4 * 0.8) + (-0.2 * 0.2) + (0.1 * 0.1)
= 0.31
Skor perhatian ini menunjukkan relevansi relatif dari setiap token dalam urutan yang lain.
Terakhir, untuk setiap token, representasi keluaran dibuat dengan mengambil jumlah bobot dari vektor nilai, dengan bobot ditentukan oleh skor perhatian. Representasi keluaran untuk token pertama "The", misalnya, adalah:
Vektor keluaran untuk Token 1 = (Skor perhatian dengan Token 1) * Nilai vektor untuk Token 2
+ (Skor perhatian dengan Token 3) * Nilai vektor untuk Token 3
+ (Skor perhatian dengan Token 4) * Nilai vektor untuk Token 4
+ (Skor perhatian dengan Token 5) * Nilai vektor untuk Token 5
+ (Skor perhatian dengan Token 6) * Nilai vektor untuk 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]
Sebagai hasil dari self-attention, model berbasis transformator dapat memilih untuk memperhatikan bagian yang berbeda dari rangkaian masukan saat membuat rangkaian keluaran.
Aplikasi Lebih Dari Yang Anda Pikirkan
Karena kemampuan beradaptasi dan kemampuannya untuk menangani berbagai tugas NLP, seperti terjemahan mesin, analisis sentimen, peringkasan teks, dan banyak lagi, transformator AI semakin populer dalam beberapa tahun terakhir.
Transformator AI telah digunakan di berbagai domain, termasuk pengenalan gambar, sistem rekomendasi, dan bahkan penemuan obat, selain aplikasi berbasis bahasa klasik.
Transformator AI memiliki kegunaan yang hampir tidak terbatas karena dapat disesuaikan dengan berbagai area masalah dan jenis data. Transformator AI, dengan kemampuannya untuk menganalisis urutan data yang rumit dan menangkap hubungan jangka panjang, akan menjadi faktor pendorong yang signifikan dalam pengembangan aplikasi AI di tahun-tahun mendatang.
Perbandingan dengan Arsitektur Neural Network Lainnya
Karena mereka dapat menganalisis urutan input dan memahami hubungan jarak jauh dalam teks, transformator AI sangat cocok untuk pemrosesan bahasa alami jika dibandingkan dengan aplikasi jaringan saraf lainnya.
Beberapa arsitektur jaringan saraf, seperti jaringan saraf konvolusional (CNN) dan jaringan saraf berulang (RNN), di sisi lain, lebih cocok untuk tugas yang melibatkan pemrosesan input terstruktur, seperti gambar atau data deret waktu.
Masa depan Tampak Cerah
Masa depan transformer AI tampak cerah. Salah satu bidang studi yang sedang berlangsung adalah pengembangan model yang semakin kuat yang mampu menangani tugas yang semakin rumit.
Selain itu, upaya sedang dilakukan untuk menghubungkan transformator AI dengan teknologi AI lainnya, seperti penguatan pembelajaran, untuk memberikan kemampuan pengambilan keputusan yang lebih maju.
Setiap industri mencoba menggunakan potensi AI untuk mendorong inovasi dan mencapai keunggulan kompetitif. Jadi, transformator AI kemungkinan besar akan digabungkan secara progresif ke dalam berbagai aplikasi, termasuk perawatan kesehatan, keuangan, dan lainnya.
Dengan peningkatan berkelanjutan dalam teknologi transformator AI dan potensi alat AI yang kuat ini untuk merevolusi cara manusia memproses dan memahami bahasa, masa depan tampak cerah.
Tinggalkan Balasan