Saiki kita nyekseni revolusi ing babagan pangolahan basa alami. Lan, mesthine ora ana masa depan tanpa intelijen buatan. Kita wis nggunakake macem-macem "asisten" AI.
Chatbots minangka conto paling apik ing kasus kita. Dheweke makili jaman anyar komunikasi. Nanging, apa sing ndadekake dheweke dadi khusus?
Chatbots saiki bisa ngerti lan mangsuli pitakon basa alami kanthi presisi lan rinci sing padha karo pakar manungsa. Iku nyenengake kanggo sinau babagan mekanisme sing mlebu ing proses kasebut.
Gesper munggah lan ayo kang nemokake teknologi konco iku.
Nyilem menyang Tech
AI Transformers minangka tembung kunci utama ing wilayah iki. Padha kaya jaringan saraf sing wis ngrevolusi pangolahan basa alam. Ing kasunyatan, ana paralel desain sing akeh ing antarane trafo AI lan jaringan saraf.
Loro-lorone kasusun saka sawetara lapisan unit pangolahan sing nindakake serangkaian petungan kanggo ngowahi data input dadi prediksi minangka output. Ing kirim iki, kita bakal ndeleng kekuwatan AI Transformers lan kepiye carane ngganti jagad iki.
Potensi Pangolahan Basa Alam
Ayo dadi miwiti karo dhasar. Kita krungu meh ing endi wae. Nanging, apa sejatine pangolahan basa alami?
Iku bagean saka Kacerdhasan gawéyan sing fokus ing interaksi manungsa lan mesin liwat nggunakake basa alam. Tujuane yaiku supaya komputer bisa ngerteni, napsirake, lan ngasilake basa manungsa kanthi cara sing migunani lan asli.
Pangenalan wicara, terjemahan basa, analisis sentimen, lan ringkesan teks iku kabeh conto aplikasi NLP. Model NLP tradisional, ing tangan liyane, wis berjuang kanggo nangkep pranala kompleks antarane tembung ing frase. Iki ndadekake tingkat akurasi sing dhuwur ing akeh tugas NLP ora bisa ditindakake.
Iki nalika AI Transformers ngetik gambar. Kanthi proses manungsa waé, trafo bisa ngrekam dependensi jangka panjang lan pranala antarane tembung ing frase. Cara iki ngidini model kanggo milih kanggo nekani macem-macem bagean saka urutan input. Dadi, bisa ngerteni konteks lan makna saben tembung ing frasa.
Apa Persis Model Transformers
Transformator AI yaiku a sinau jero arsitektur sing mangerteni lan ngolah macem-macem jinis informasi. Iku unggul kanggo nemtokake carane sawetara bit informasi hubungane siji liyane, kayata carane tembung beda ing frase disambung utawa carane bagean beda saka gambar pas bebarengan.
Kerjane kanthi misahake informasi dadi potongan-potongan cilik lan banjur ndeleng kabeh komponen kasebut bebarengan. Kaya-kaya akeh robot cilik sing kerja sama kanggo mangerteni data kasebut. Sabanjure, yen wis ngerti kabeh, iku reassembles kabeh komponen kanggo menehi respon utawa output.
Transformer AI pancen larang banget. Dheweke bisa ngerteni konteks lan hubungan jangka panjang antarane macem-macem informasi. Iki penting kanggo tugas kaya terjemahan basa, ringkesan, lan mangsuli pitakon. Dadi, dheweke dadi otak ing mburi akeh perkara menarik sing bisa ditindakake AI!
Manungsa waé iku Kabeh Sampeyan Perlu
Subtitle "Perhatian iku Kabeh Sampeyan Perlu" nuduhake publikasi 2017 sing ngusulake model trafo. Iki ngrevolusi disiplin pangolahan basa alami (NLP).
Penulis riset iki nyatakake yen mekanisme perhatian diri model trafo cukup kuat kanggo njupuk peran saka ambalan konvensional lan jaringan syaraf konvolusional digunakake kanggo tugas NLP.
Apa Self-Atention Persis?
Iki minangka cara sing ngidini model bisa konsentrasi ing macem-macem segmen urutan input nalika ngasilake prediksi.
Ing tembung liyane, poto-kawigaten mbisakake model kanggo ngetung sakumpulan skor manungsa waé kanggo saben unsur bab kabeh komponen liyane, ngidini model kanggo ngimbangi pinunjul saka saben unsur input.
Ing pendekatan adhedhasar trafo, perhatian dhewe ditindakake kaya ing ngisor iki:
Urutan input pisanan ditempelake menyang seri vektor, siji kanggo saben anggota urutan.
Kanggo saben unsur ing urutan, model nggawe telung set vektor: vektor pitakon, vektor kunci, lan vektor nilai.
Vektor pitakon dibandhingake karo kabeh vektor kunci, lan persamaan diwilang nggunakake produk titik.
Skor perhatian sing diasilake dinormalisasi kanthi nggunakake fungsi softmax, sing ngasilake sakumpulan bobot sing nuduhake signifikansi relatif saben potongan ing urutan kasebut.
Kanggo nggawe perwakilan output final, vektor nilai dikalikan karo bobot perhatian lan dijumlah.
Model basis Transformer, sing nggunakake perhatian dhewe, bisa kasil njupuk hubungan jarak adoh ing urutan input tanpa gumantung ing jendhela konteks sing dawane tetep, saengga migunani banget kanggo aplikasi pangolahan basa alami.
Conto
Coba kita duwe urutan input enem token: "Kucing lungguh ing tikar." Saben token bisa diwakili minangka vektor, lan urutan input bisa dideleng kaya ing ngisor iki:
Sabanjure, kanggo saben token, kita bakal mbangun telung set vektor: vektor pitakon, vektor kunci, lan vektor nilai. Vektor token sing ditempelake dikalikake karo telung matriks bobot sing dipelajari kanggo ngasilake vektor kasebut.
Kanggo token pisanan "The," contone, query, kunci, lan vektor nilai bakal:
Vektor pitakon: [0.4, -0.2, 0.1]
Vektor kunci: [0.2, 0.1, 0.5]
Vektor nilai: [0.1, 0.2, 0.3]
Skor perhatian antarane saben pasangan token ing urutan input diitung kanthi mekanisme perhatian dhewe. Contone, skor perhatian antarane token 1 lan 2 "The" bakal diitung minangka produk titik pitakon lan vektor kunci:
Skor perhatian = dot_product(Vektor pitakon Token 1, Vektor kunci Token 2)
= (0.4 * 0.8) + (-0.2 * 0.2) + (0.1 * 0.1)
= 0.31
Skor manungsa waé iki nuduhake relevansi relatif saben token ing urutan kanggo liyane.
Pungkasan, kanggo saben token, perwakilan output digawe kanthi njupuk jumlah bobot saka vektor nilai, kanthi bobot ditemtokake dening skor perhatian. Perwakilan output kanggo token pisanan "The," contone, bakal dadi:
Vektor output kanggo Token 1 = (Skor perhatian karo Token 1) * Vektor nilai kanggo Token 2
+ (Skor perhatian karo Token 3) * Vektor Nilai kanggo Token 3
+ (Skor perhatian karo Token 4) * Vektor Nilai kanggo Token 4
+ (Skor perhatian karo Token 5) * Vektor Nilai kanggo Token 5
+ (Skor perhatian karo Token 6) * Vektor Nilai kanggo 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]
Minangka asil saka manungsa waé, model basis trafo bisa milih kanggo nekani bagean beda saka urutan input nalika nggawe urutan output.
Aplikasi Luwih saka Sing Dikira
Amarga kemampuan adaptasi lan kemampuan kanggo nangani macem-macem tugas NLP, kayata terjemahan mesin, analisis sentimen, ringkesan teks, lan liya-liyane, trafo AI saya tambah populer ing taun-taun pungkasan.
Transformer AI wis digunakake ing macem-macem domain, kalebu pangenalan gambar, sistem rekomendasi, lan malah panemuan obat, saliyane aplikasi adhedhasar basa klasik.
Transformer AI duwe panggunaan sing meh ora ana watesan amarga bisa disesuaikan karo macem-macem area masalah lan jinis data. Transformer AI, kanthi kapasitas kanggo nganalisa urutan data sing rumit lan njupuk hubungan jangka panjang, disetel dadi faktor pendorong sing signifikan ing pangembangan aplikasi AI ing taun-taun sabanjure.
Perbandingan karo Arsitektur Jaringan Syaraf Liyane
Amarga bisa nganalisa urutan input lan ngerteni hubungan jarak jauh ing teks, trafo AI cocog banget kanggo pangolahan basa alami yen dibandhingake karo aplikasi jaringan saraf liyane.
Sawetara arsitektur jaringan saraf, kayata convolutional neural network (CNNs) lan recurrent neural networks (RNNs), ing sisih liya, luwih cocok kanggo tugas sing nglibatake pangolahan input terstruktur, kayata gambar utawa data seri wektu.
Masa depan katon padhang
Masa depan transformer AI katon cerah. Salah sawijining area sinau sing isih ditindakake yaiku pangembangan model sing luwih kuat sing bisa nangani tugas sing saya rumit.
Kajaba iku, upaya kanggo nyambungake trafo AI karo teknologi AI liyane, kayata learning reinforcement, kanggo nyedhiyakake kapabilitas nggawe keputusan sing luwih maju.
Saben industri nyoba nggunakake potensi AI kanggo nyopir inovasi lan entuk keunggulan kompetitif. Dadi, transformer AI cenderung digabungake kanthi bertahap menyang macem-macem aplikasi, kalebu perawatan kesehatan, keuangan, lan liya-liyane.
Kanthi dandan terus ing teknologi trafo AI lan potensial alat AI sing kuwat iki kanggo ngowahi revolusi cara manungsa ngolah lan mangerteni basa, masa depan katon cerah.
Ninggalake a Reply