Oggi stiamo assistendo a una rivoluzione nell'area dell'elaborazione del linguaggio naturale. Ed è certo che non c'è futuro senza intelligenza artificiale. Stiamo già utilizzando vari "assistenti" di intelligenza artificiale.
I chatbot sono i migliori esempi nel nostro caso. Rappresentano la nuova era della comunicazione. Ma cosa li rende così speciali?
Gli attuali chatbot possono comprendere e rispondere alle domande in linguaggio naturale con la stessa precisione e dettaglio degli esperti umani. È emozionante conoscere i meccanismi che entrano nel processo.
Allaccia le cinture e scopriamo la tecnologia che c'è dietro.
Immergersi nella tecnologia
AI Transformers è una parola chiave importante in quest'area. Sono come reti neurali che hanno rivoluzionato l'elaborazione del linguaggio naturale. In realtà, esistono considerevoli parallelismi progettuali tra i trasformatori AI e le reti neurali.
Entrambi sono costituiti da diversi livelli di unità di elaborazione che eseguono una serie di calcoli per convertire i dati di input in previsioni come output. In questo post, esamineremo la potenza dei trasformatori di intelligenza artificiale e come stanno cambiando il mondo che ci circonda.
Il potenziale dell'elaborazione del linguaggio naturale
Iniziamo con le basi. Lo sentiamo quasi ovunque. Ma cos'è esattamente l'elaborazione del linguaggio naturale?
È un segmento di intelligenza artificiale che si concentra sull'interazione tra uomo e macchina attraverso l'uso del linguaggio naturale. L'obiettivo è consentire ai computer di percepire, interpretare e produrre il linguaggio umano in modo significativo e autentico.
Riconoscimento vocale, traduzione linguistica, sentiment analysise il riepilogo del testo sono tutti esempi di applicazioni di PNL. I modelli tradizionali di PNL, d'altra parte, hanno faticato a cogliere i complessi collegamenti tra le parole in una frase. Ciò ha reso impossibili gli alti livelli di accuratezza in molte attività di PNL.
Questo è quando i trasformatori AI entrano in scena. Mediante un processo di auto-attenzione, i trasformatori possono registrare dipendenze e collegamenti a lungo termine tra le parole in una frase. Questo metodo consente al modello di scegliere di partecipare a varie sezioni della sequenza di input. Quindi, può comprendere il contesto e il significato di ogni parola in una frase.
Cosa sono esattamente i modelli Transformers
Un trasformatore AI è un apprendimento profondo architettura che comprende ed elabora vari tipi di informazioni. Eccelle nel determinare come più bit di informazioni si relazionano tra loro, ad esempio come sono collegate diverse parole in una frase o come diverse sezioni di un'immagine si incastrano.
Funziona suddividendo le informazioni in piccoli bit e quindi esaminando tutti quei componenti contemporaneamente. È come se numerosi piccoli robot collaborassero per comprendere i dati. Successivamente, una volta che sa tutto, riassembla tutti i componenti per fornire una risposta o un output.
I trasformatori AI sono estremamente preziosi. Possono cogliere il contesto e i collegamenti a lungo termine tra informazioni diverse. Questo è fondamentale per attività come la traduzione in lingua, il riepilogo e la risposta alle domande. Quindi, sono i cervelli dietro molte delle cose interessanti che l'IA può realizzare!
L'attenzione è tutto ciò di cui hai bisogno
Il sottotitolo “Attention is All You Need” fa riferimento a una pubblicazione del 2017 che proponeva il modello transformer. Ha rivoluzionato la disciplina dell'elaborazione del linguaggio naturale (PNL).
Gli autori di questa ricerca hanno affermato che il meccanismo di auto-attenzione del modello del trasformatore era abbastanza forte da assumere il ruolo del convenzionale ricorrente e reti neurali convoluzionali utilizzato per compiti di PNL.
Cos'è esattamente l'auto-attenzione?
È un metodo che consente al modello di concentrarsi su vari segmenti della sequenza di input durante la produzione di previsioni.
In altre parole, l'auto-attenzione consente al modello di calcolare un insieme di punteggi di attenzione per ciascun elemento rispetto a tutti gli altri componenti, consentendo al modello di bilanciare il significato di ciascun elemento di input.
In un approccio basato sul trasformatore, l'auto-attenzione opera come segue:
La sequenza di input viene prima incorporata in una serie di vettori, uno per ogni membro della sequenza.
Per ogni elemento della sequenza, il modello crea tre insiemi di vettori: il vettore della query, il vettore della chiave e il vettore del valore.
Il vettore di query viene confrontato con tutti i vettori chiave e le somiglianze vengono calcolate utilizzando un prodotto scalare.
I punteggi di attenzione risultanti vengono normalizzati utilizzando una funzione softmax, che genera una serie di pesi che indicano il significato relativo di ciascun pezzo nella sequenza.
Per creare la rappresentazione dell'output finale, i vettori del valore vengono moltiplicati per i pesi dell'attenzione e sommati.
I modelli basati su trasformatore, che utilizzano l'auto-attenzione, possono acquisire con successo relazioni a lungo raggio nelle sequenze di input senza dipendere da finestre di contesto di lunghezza fissa, rendendole particolarmente utili per le applicazioni di elaborazione del linguaggio naturale.
Esempio
Supponiamo di avere una sequenza di input di sei token: "Il gatto si è seduto sul tappeto". Ogni token può essere rappresentato come un vettore e la sequenza di input può essere vista come segue:
Successivamente, per ogni token, costruiremo tre insiemi di vettori: il vettore della query, il vettore della chiave e il vettore del valore. Il vettore token incorporato viene moltiplicato per tre matrici di peso apprese per ottenere questi vettori.
Per il primo token "The", ad esempio, i vettori di query, chiave e valore sarebbero:
Vettore di interrogazione: [0.4, -0.2, 0.1]
Vettore chiave: [0.2, 0.1, 0.5]
Vettore valore: [0.1, 0.2, 0.3]
I punteggi di attenzione tra ciascuna coppia di token nella sequenza di input vengono calcolati dal meccanismo di auto-attenzione. Ad esempio, il punteggio di attenzione tra i token 1 e 2 "The" verrebbe calcolato come il prodotto scalare della query e dei vettori chiave:
Punteggio di attenzione = dot_product (vettore query del token 1, vettore chiave del token 2)
= (0.4 * 0.8) + (-0.2 * 0.2) + (0.1 * 0.1)
= 0.31
Questi punteggi di attenzione mostrano la rilevanza relativa di ciascun token nella sequenza rispetto agli altri.
Infine, per ogni token, la rappresentazione dell'output viene creata prendendo una somma ponderata dei vettori di valore, con i pesi determinati dai punteggi di attenzione. La rappresentazione dell'output per il primo token "The", ad esempio, sarebbe:
Vettore di output per Token 1 = (Punteggio di attenzione con Token 1) * Vettore di valore per Token 2
+ (Punteggio di attenzione con Token 3) * Vettore di valore per Token 3
+ (Punteggio di attenzione con Token 4) * Vettore di valore per Token 4
+ (Punteggio di attenzione con Token 5) * Vettore di valore per Token 5
+ (Punteggio di attenzione con Token 6) * Vettore di valore per 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]
Come risultato dell'auto-attenzione, il modello basato sul trasformatore può scegliere di occuparsi di diverse sezioni della sequenza di input durante la creazione della sequenza di output.
Le applicazioni sono più di quanto pensi
Grazie alla loro adattabilità e capacità di gestire un'ampia gamma di attività di PNL, come la traduzione automatica, l'analisi del sentiment, il riepilogo del testo e altro ancora, i trasformatori di intelligenza artificiale sono cresciuti in popolarità negli ultimi anni.
I trasformatori di intelligenza artificiale sono stati utilizzati in una varietà di domini, tra cui il riconoscimento delle immagini, i sistemi di raccomandazione e persino la scoperta di farmaci, oltre alle classiche applicazioni basate sul linguaggio.
I trasformatori AI hanno usi quasi illimitati poiché possono essere adattati a numerose aree problematiche e tipi di dati. I trasformatori di intelligenza artificiale, con la loro capacità di analizzare sequenze di dati complicate e acquisire relazioni a lungo termine, saranno un fattore trainante significativo nello sviluppo di applicazioni di intelligenza artificiale nei prossimi anni.
Confronto con altre architetture di reti neurali
Poiché possono analizzare sequenze di input e cogliere relazioni a lungo raggio nel testo, i trasformatori AI sono particolarmente adatti per l'elaborazione del linguaggio naturale rispetto ad altre applicazioni di reti neurali.
Alcune architetture di reti neurali, come le reti neurali convoluzionali (CNN) e le reti neurali ricorrenti (RNN), d'altra parte, sono più adatte ad attività che comportano l'elaborazione di input strutturati, come immagini o dati di serie temporali.
Il futuro sembra luminoso
Il futuro dei trasformatori AI sembra luminoso. Un'area dello studio in corso è lo sviluppo di modelli progressivamente più potenti in grado di gestire compiti sempre più complicati.
Inoltre, si stanno tentando di collegare i trasformatori AI con altre tecnologie AI, come ad esempio insegnamento rafforzativo, per fornire capacità decisionali più avanzate.
Ogni settore sta cercando di utilizzare il potenziale dell'intelligenza artificiale per guidare l'innovazione e ottenere un vantaggio competitivo. Pertanto, è probabile che i trasformatori di intelligenza artificiale vengano progressivamente incorporati in una varietà di applicazioni, tra cui assistenza sanitaria, finanza e altre.
Con i continui miglioramenti nella tecnologia del trasformatore di intelligenza artificiale e il potenziale di questi potenti strumenti di intelligenza artificiale per rivoluzionare il modo in cui gli esseri umani elaborano e comprendono il linguaggio, il futuro sembra luminoso.
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