כיום אנו עדים למהפכה בתחום עיבוד השפה הטבעית. וזה בטוח שאין עתיד בלי בינה מלאכותית. אנחנו כבר משתמשים ב"עוזרים" שונים של AI.
צ'אטבוטים הם הדוגמאות הטובות ביותר במקרה שלנו. הם מייצגים את העידן החדש של התקשורת. אבל, מה עושה אותם כל כך מיוחדים?
צ'אטבוטים נוכחיים יכולים להבין ולענות על פניות בשפה טבעית באותו דיוק ופירוט כמו מומחים אנושיים. מרגש ללמוד על המנגנונים שנכנסים לתהליך.
אחזו ובואו לגלות את הטכנולוגיה מאחורי זה.
צולל לתוך הטכנולוגיה
רובוטריקים בינה מלאכותית היא מילת מפתח מרכזית בתחום זה. הם כמו רשתות עצביות שחוללו מהפכה בעיבוד השפה הטבעית. במציאות, יש הקבלות עיצוביות ניכרות בין שנאי בינה מלאכותית ורשתות עצביות.
שניהם מורכבים מכמה שכבות של יחידות עיבוד המבצעות סדרה של חישובים כדי להמיר נתוני קלט לחיזויים כפלט. בפוסט זה, נבחן את הכוח של רובוטריקים בינה מלאכותית וכיצד הם משנים את העולם סביבנו.
הפוטנציאל של עיבוד שפה טבעית
בואו נתחיל עם היסודות. אנחנו שומעים את זה כמעט בכל מקום. אבל, מהו בעצם עיבוד שפה טבעית?
זה קטע של בינה מלאכותית המתמקד באינטראקציה של בני אדם ומכונות באמצעות שימוש בשפה טבעית. המטרה היא לאפשר למחשבים לתפוס, לפרש ולייצר שפה אנושית בצורה משמעותית ואותנטית.
זיהוי דיבור, תרגום שפה, ניתוח הסנטימנט, וסיכום טקסט הם כולם דוגמאות ליישומי NLP. מודלים מסורתיים של NLP, לעומת זאת, התקשו לתפוס את הקשרים המורכבים בין מילים בביטוי. זה הפך את רמות הדיוק הגבוהות במשימות NLP רבות לבלתי אפשריות.
זה כאשר רובוטריקים AI נכנסים לתמונה. על ידי תהליך תשומת לב עצמית, שנאים יכולים לתעד תלות ארוכת טווח וקשרים בין מילים בביטוי. שיטה זו מאפשרת למודל לבחור לטפל בקטעים שונים של רצף הקלט. אז זה יכול להבין את ההקשר והמשמעות של כל מילה בביטוי.
מה הם בעצם דגמי רובוטריקים
שנאי AI הוא א למידה עמוקה ארכיטקטורה שמבינה ומעבדת סוגים שונים של מידע. הוא מצטיין בקביעת האופן שבו פיסות מידע מרובות קשורות זו לזו, כגון כיצד מילים שונות בביטוי מקושרות או כיצד חלקים שונים בתמונה משתלבים זה בזה.
זה עובד על ידי פיצול מידע לחלקים קטנים ואז הסתכלות על כל הרכיבים האלה בבת אחת. זה כאילו רובוטים קטנים רבים משתפים פעולה כדי להבין את הנתונים. לאחר מכן, ברגע שהוא יודע הכל, הוא מרכיב מחדש את כל הרכיבים כדי לספק תגובה או פלט.
שנאי AI הם בעלי ערך רב. הם יכולים לתפוס את ההקשר ואת הקשרים ארוכי הטווח בין מידע מגוון. זה קריטי למשימות כמו תרגום שפה, סיכום ומענה לשאלות. אז, הם המוח מאחורי הרבה מהדברים המעניינים שבינה מלאכותית יכולה להשיג!
תשומת לב היא כל מה שאתה צריך
כותרת המשנה "תשומת לב היא כל מה שאתה צריך" מתייחסת לפרסום משנת 2017 שהציע את דגם השנאי. זה חולל מהפכה בדיסציפלינה של עיבוד שפה טבעית (NLP).
מחברי מחקר זה ציינו כי מנגנון הקשב העצמי של מודל השנאי היה חזק מספיק כדי לקחת את התפקיד של החוזר הרגיל והקונבנציונלי. רשתות עצביות מפותלות משמש למשימות NLP.
מהי תשומת לב עצמית בדיוק?
זוהי שיטה המאפשרת למודל להתרכז בקטעי רצף קלט שונים בעת הפקת תחזיות.
במילים אחרות, תשומת לב עצמית מאפשרת למודל לחשב קבוצה של ציוני קשב עבור כל אלמנט הנוגע לכל שאר הרכיבים, מה שמאפשר למודל לאזן את המשמעות של כל רכיב קלט.
בגישה מבוססת שנאים, תשומת לב עצמית פועלת באופן הבא:
רצף הקלט מוטמע תחילה בסדרה של וקטורים, אחד עבור כל איבר ברצף.
עבור כל אלמנט ברצף, המודל יוצר שלוש קבוצות של וקטורים: וקטור השאילתה, וקטור המפתח, ווקטור הערך.
וקטור השאילתה מושווה לכל הווקטורים המרכזיים, והדמיון מחושבים באמצעות תוצר נקודה.
ציוני הקשב המתקבלים מנורמלים באמצעות פונקציית softmax, המייצרת קבוצה של משקלים המציינת את המשמעות היחסית של כל חלק ברצף.
כדי ליצור את ייצוג הפלט הסופי, וקטורי הערך מוכפלים במשקלי הקשב ומסכמים.
מודלים מבוססי שנאי, המשתמשים בתשומת לב עצמית, עשויים ללכוד בהצלחה מערכות יחסים ארוכות טווח ברצפי קלט ללא תלות בחלונות הקשר באורך קבוע, מה שהופך אותם לשימושיים במיוחד עבור יישומי עיבוד שפה טבעית.
דוגמה
נניח שיש לנו רצף קלט של שישה אסימונים: "החתול ישב על המחצלת." כל אסימון עשוי להיות מיוצג כווקטור, וניתן לראות את רצף הקלט באופן הבא:
לאחר מכן, עבור כל אסימון, נבנה שלוש קבוצות של וקטורים: וקטור השאילתה, וקטור המפתח, ווקטור הערך. וקטור האסימון המוטבע מוכפל בשלוש מטריצות משקל נלמדות כדי להניב וקטורים אלה.
עבור האסימון הראשון "The", למשל, וקטורי השאילתה, המפתח והערך יהיו:
וקטור שאילתה: [0.4, -0.2, 0.1]
וקטור מפתח: [0.2, 0.1, 0.5]
וקטור ערך: [0.1, 0.2, 0.3]
ציוני הקשב בין כל זוג אסימונים ברצף הקלט מחושבים על ידי מנגנון הקשב העצמי. לדוגמה, ציון הקשב בין אסימונים 1 ו-2 "ה" יחושב כמכפלת הנקודות של השאילתה ושל וקטורי המפתח שלהם:
ציון תשומת לב = dot_product(וקטור שאילתה של אסימון 1, וקטור מפתח של אסימון 2)
= (0.4 * 0.8) + (-0.2 * 0.2) + (0.1 * 0.1)
= 0.31
ציוני הקשב הללו מראים את הרלוונטיות היחסית של כל אסימון ברצף לאחרות.
לבסוף, עבור כל אסימון, ייצוג הפלט נוצר על ידי לקיחת סכום משוקלל של וקטורי הערך, כאשר המשקולות נקבעות על ידי ציוני הקשב. ייצוג הפלט של האסימון הראשון "The", למשל, יהיה:
וקטור פלט עבור אסימון 1 = (ציון תשומת לב עם אסימון 1) * וקטור ערך עבור אסימון 2
+ (ציון תשומת לב עם אסימון 3) * וקטור ערך עבור אסימון 3
+ (ציון תשומת לב עם אסימון 4) * וקטור ערך עבור אסימון 4
+ (ציון תשומת לב עם אסימון 5) * וקטור ערך עבור אסימון 5
+ (ציון תשומת לב עם אסימון 6) * וקטור ערך עבור אסימון 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]
כתוצאה מתשומת לב עצמית, המודל מבוסס השנאים יכול לבחור לטפל בקטעים שונים של רצף הקלט בעת יצירת רצף הפלט.
יישומים הם יותר ממה שאתה חושב
בגלל יכולת ההסתגלות והיכולת שלהם להתמודד עם מגוון רחב של משימות NLP, כגון תרגום מכונה, ניתוח סנטימנטים, סיכום טקסט ועוד, שנאי AI גדלו בפופולריותם בשנים האחרונות.
שנאי AI שימשו במגוון תחומים, כולל זיהוי תמונות, מערכות המלצות ואפילו גילוי תרופות, בנוסף ליישומים קלאסיים מבוססי שפה.
לשנאי בינה מלאכותית יש שימושים כמעט בלתי מוגבלים מכיוון שניתן להתאים אותם למספר תחומים בעייתיים וסוגי נתונים. שנאי בינה מלאכותית, עם יכולתם לנתח רצפי נתונים מסובכים וללכוד מערכות יחסים ארוכות טווח, אמורים להוות גורם מניע משמעותי בפיתוח יישומי בינה מלאכותית בשנים הבאות.
השוואה לארכיטקטורות אחרות של רשתות עצביות
מכיוון שהם יכולים לנתח רצפי קלט ולתפוס קשרים ארוכי טווח בטקסט, שנאי AI מתאימים במיוחד לעיבוד שפה טבעית בהשוואה ליישומי רשת עצבית אחרים.
כמה ארכיטקטורות של רשתות עצביות, כמו רשתות עצביות קונבולוציוניות (CNNs) ורשתות עצביות חוזרות (RNNs), לעומת זאת, מתאימות יותר למשימות הכרוכות בעיבוד של קלט מובנה, כגון תמונות או נתוני סדרות זמן.
העתיד נראה בהיר
העתיד של שנאי AI נראה מזהיר. תחום אחד במחקר המתמשך הוא פיתוח של מודלים חזקים יותר ויותר המסוגלים להתמודד עם משימות מסובכות יותר ויותר.
יתרה מכך, נעשים ניסיונות לחבר שנאי AI עם טכנולוגיות AI אחרות, כגון למידה חיזוק, כדי לספק יכולות מתקדמות יותר לקבלת החלטות.
כל תעשייה מנסה לנצל את הפוטנציאל של AI כדי להניע חדשנות ולהשיג יתרון תחרותי. לכן, שנאי AI צפויים להשתלב בהדרגה במגוון יישומים, כולל שירותי בריאות, פיננסים ואחרים.
עם שיפורים מתמשכים בטכנולוגיית שנאי AI והפוטנציאל לכלי AI חזקים אלה לחולל מהפכה בדרך שבה בני אדם מעבדים ומבינים שפה, העתיד נראה מזהיר.
השאירו תגובה