დღეს ჩვენ ვხედავთ რევოლუციას ბუნებრივი ენის დამუშავების სფეროში. და, რა თქმა უნდა, არ არსებობს მომავალი ხელოვნური ინტელექტის გარეშე. ჩვენ უკვე ვიყენებთ ხელოვნური ინტელექტის სხვადასხვა „ასისტენტს“.
ჩატბოტები საუკეთესო მაგალითია ჩვენს შემთხვევაში. ისინი წარმოადგენენ კომუნიკაციის ახალ ეპოქას. მაგრამ რა ხდის მათ ასე განსაკუთრებულს?
მიმდინარე ჩატბოტებს შეუძლიათ გაიგონ და უპასუხონ ბუნებრივი ენის შეკითხვებს ისეთივე სიზუსტით და დეტალებით, როგორც ადამიანის ექსპერტებს. ამაღელვებელია გაეცნო მექანიზმებს, რომლებიც შედის პროცესში.
ჩაეჭიდეთ და გავიგოთ ტექნოლოგია მის უკან.
ჩაყვინთვის ტექ
AI Transformers არის მთავარი საკვანძო სიტყვა ამ სფეროში. ისინი ჰგვანან ნეირონული ქსელები რომელმაც მოახდინა რევოლუცია ბუნებრივი ენის დამუშავებაში. სინამდვილეში, არსებობს მნიშვნელოვანი დიზაინის პარალელები AI ტრანსფორმატორებსა და ნერვულ ქსელებს შორის.
ორივე შედგება დამუშავების ერთეულების რამდენიმე ფენისგან, რომლებიც ასრულებენ გამოთვლების სერიას შეყვანის მონაცემების პროგნოზებად გადაქცევის მიზნით. ამ პოსტში ჩვენ გადავხედავთ ხელოვნური ინტელექტის ტრანსფორმატორების ძალას და როგორ ცვლიან ისინი ჩვენს გარშემო არსებულ სამყაროს.
ბუნებრივი ენის დამუშავების პოტენციალი
დავიწყოთ საფუძვლებით. თითქმის ყველგან გვესმის. მაგრამ კონკრეტულად რა არის ბუნებრივი ენის დამუშავება?
ეს არის სეგმენტი ხელოვნური ინტელექტი რომელიც ფოკუსირებულია ადამიანებისა და მანქანების ურთიერთქმედებაზე ბუნებრივი ენის გამოყენებით. მიზანია კომპიუტერებს მიეცეთ საშუალება, აღიქვან, ინტერპრეტაცია და წარმოქმნან ადამიანის ენა მნიშვნელოვანი და ავთენტური გზით.
მეტყველების ამოცნობა, ენის თარგმანი, განწყობის ანალიზი, და ტექსტის შეჯამება არის NLP აპლიკაციების ყველა მაგალითი. ტრადიციული NLP მოდელები, თავის მხრივ, იბრძოდნენ სიტყვებს შორის რთული კავშირების გაგებაში. ამან შეუძლებელი გახადა სიზუსტის მაღალი დონე NLP-ის ბევრ ამოცანაში.
ეს არის როდესაც AI Transformers შემოდის სურათზე. თვითყურადღების პროცესით, ტრანსფორმატორებს შეუძლიათ ჩაწერონ გრძელვადიანი დამოკიდებულებები და სიტყვებს შორის კავშირები ფრაზაში. ეს მეთოდი საშუალებას აძლევს მოდელს აირჩიოს შეყვანის თანმიმდევრობის სხვადასხვა მონაკვეთებზე დასწრება. ასე რომ, მას შეუძლია გაიგოს თითოეული სიტყვის კონტექსტი და მნიშვნელობა ფრაზაში.
რა არის ზუსტად ტრანსფორმატორების მოდელები
ხელოვნური ინტელექტის ტრანსფორმატორი არის ა ღრმა სწავლება არქიტექტურა, რომელიც ესმის და ამუშავებს სხვადასხვა სახის ინფორმაციას. ის აჯობებს იმის განსაზღვრაში, თუ როგორ არის დაკავშირებული ინფორმაციის რამდენიმე ბიტი ერთმანეთთან, მაგალითად, როგორ არის დაკავშირებული ფრაზის სხვადასხვა სიტყვები ან როგორ ჯდება სურათის სხვადასხვა მონაკვეთი.
ის მუშაობს ინფორმაციის ნაწილებად დაყოფით და შემდეგ ყველა ამ კომპონენტის ერთდროულად დათვალიერებით. თითქოს უამრავი პატარა რობოტი თანამშრომლობს მონაცემების გასაგებად. შემდეგ, მას შემდეგ რაც მან ყველაფერი იცის, ის ხელახლა აერთიანებს ყველა კომპონენტს, რათა უზრუნველყოს პასუხი ან გამოსავალი.
AI ტრანსფორმატორები ძალიან ღირებულია. მათ შეუძლიათ გააცნობიერონ კონტექსტი და გრძელვადიანი კავშირები მრავალფეროვან ინფორმაციას შორის. ეს ძალიან მნიშვნელოვანია ისეთი ამოცანებისთვის, როგორიცაა ენის თარგმნა, შეჯამება და კითხვებზე პასუხის გაცემა. ასე რომ, ისინი არიან ტვინი იმ ბევრი საინტერესო რამის უკან, რასაც ხელოვნური ინტელექტი შეუძლია!
ყურადღება არის ყველაფერი რაც თქვენ გჭირდებათ
ქვესათაური „ყურადღება არის ყველაფერი რაც თქვენ გჭირდებათ“ ეხება 2017 წლის პუბლიკაციას, რომელმაც შესთავაზა ტრანსფორმატორის მოდელი. მან მოახდინა რევოლუცია ბუნებრივი ენის დამუშავების დისციპლინაში (NLP).
ამ კვლევის ავტორებმა განაცხადეს, რომ ტრანსფორმატორის მოდელის საკუთარ თავზე ყურადღების მიქცევის მექანიზმი საკმარისად ძლიერი იყო, რომ შეესრულებინა ჩვეულებრივი მორეციდივე და როლი. კონვულსიური ნერვული ქსელები გამოიყენება NLP ამოცანებისთვის.
რა არის კონკრეტულად თვით ყურადღება?
ეს არის მეთოდი, რომელიც საშუალებას აძლევს მოდელს კონცენტრირება მოახდინოს შეყვანის მიმდევრობის სხვადასხვა სეგმენტზე პროგნოზების წარმოებისას.
სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, თვითყურადღება საშუალებას აძლევს მოდელს გამოთვალოს ყურადღების ქულების ნაკრები თითოეული ელემენტისთვის ყველა სხვა კომპონენტის მიმართ, რაც საშუალებას აძლევს მოდელს დააბალანსოს თითოეული შეყვანის ელემენტის მნიშვნელობა.
ტრანსფორმატორზე დაფუძნებული მიდგომისას, თვითყურადღება მოქმედებს შემდეგნაირად:
შეყვანის თანმიმდევრობა პირველად ჩართულია ვექტორების სერიაში, თითო მიმდევრობის თითოეული წევრისთვის.
თანმიმდევრობის თითოეული ელემენტისთვის, მოდელი ქმნის ვექტორების სამ კომპლექტს: შეკითხვის ვექტორს, გასაღების ვექტორს და მნიშვნელობის ვექტორს.
შეკითხვის ვექტორი შედარებულია ყველა ძირითად ვექტორთან და მსგავსება გამოითვლება წერტილოვანი პროდუქტის გამოყენებით.
შედეგად მიღებული ყურადღების ქულები ნორმალიზდება softmax ფუნქციის გამოყენებით, რომელიც წარმოქმნის წონების ერთობლიობას, რომელიც მიუთითებს თითოეული ნაწილის შედარებით მნიშვნელობაზე თანმიმდევრობაში.
საბოლოო გამომავალი წარმოდგენის შესაქმნელად, მნიშვნელობის ვექტორები მრავლდება ყურადღების წონებზე და ჯამდება.
ტრანსფორმატორზე დაფუძნებულ მოდელებს, რომლებიც იყენებენ თვითყურადღებას, შეუძლიათ წარმატებით აღბეჭდონ გრძელვადიანი ურთიერთობები შეყვანის თანმიმდევრობებში ფიქსირებული სიგრძის კონტექსტური ფანჯრების დამოკიდებულების გარეშე, რაც მათ განსაკუთრებით სასარგებლოს ხდის ბუნებრივი ენის დამუშავების აპლიკაციებისთვის.
მაგალითი
დავუშვათ, რომ გვაქვს ექვს ნიშნიანი შეყვანის თანმიმდევრობა: "კატა იჯდა ხალიჩაზე". თითოეული ჟეტონი შეიძლება წარმოდგენილი იყოს ვექტორის სახით და შეყვანის თანმიმდევრობა შეიძლება შემდეგნაირად გამოიყურებოდეს:
შემდეგ, თითოეული ტოკენისთვის, ჩვენ ვაშენებდით ვექტორების სამ კომპლექტს: შეკითხვის ვექტორს, გასაღების ვექტორს და მნიშვნელობის ვექტორს. ჩაშენებული ნიშნის ვექტორი მრავლდება სამი ნასწავლი წონის მატრიცით ამ ვექტორების მისაღებად.
მაგალითად, პირველი ნიშნისთვის "The", შეკითხვის, გასაღების და მნიშვნელობის ვექტორები იქნება:
შეკითხვის ვექტორი: [0.4, -0.2, 0.1]
საკვანძო ვექტორი: [0.2, 0.1, 0.5]
მნიშვნელობის ვექტორი: [0.1, 0.2, 0.3]
ყურადღების ქულები ყოველ წყვილ ნიშნებს შორის შეყვანის თანმიმდევრობაში გამოითვლება თვითყურადღების მექანიზმით. მაგალითად, ყურადღების ქულა 1 და 2 ნიშნებს შორის "The" გამოითვლება, როგორც მათი მოთხოვნის წერტილოვანი პროდუქტი და ძირითადი ვექტორები:
ყურადღების ქულა = წერტილი_პროდუქტი (მოთხოვნის ვექტორი 1-ის ჟეტონზე, საკვანძო ვექტორი ჟეტონი 2)
= (0.4 * 0.8) + (-0.2 * 0.2) + (0.1 * 0.1)
= 0.31
ეს ყურადღების ქულები აჩვენებს თითოეული ნიშნის შედარებით შესაბამისობას სხვებთან.
და ბოლოს, თითოეული ნიშნისთვის, გამომავალი წარმოდგენა იქმნება მნიშვნელობის ვექტორების შეწონილი ჯამის აღებით, წონებით განსაზღვრული ყურადღების ქულებით. გამომავალი წარმოდგენა პირველი ნიშნისთვის "The", მაგალითად, იქნება:
გამომავალი ვექტორი ტოკენისთვის 1 = (ყურადღების ქულა ჟეტონისთვის 1) * მნიშვნელობის ვექტორი ჟეტონისთვის 2
+ (ყურადღების ქულა ტოკენით 3) * მნიშვნელობის ვექტორი ჟეტონისთვის 3
+ (ყურადღების ქულა ტოკენით 4) * მნიშვნელობის ვექტორი ჟეტონისთვის 4
+ (ყურადღების ქულა ტოკენით 5) * მნიშვნელობის ვექტორი ჟეტონისთვის 5
+ (ყურადღების ქულა ტოკენით 6) * მნიშვნელობის ვექტორი ჟეტონისთვის 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]
საკუთარ თავზე ყურადღების მიქცევის შედეგად, ტრანსფორმატორზე დაფუძნებულ მოდელს შეუძლია აირჩიოს შეყვანის თანმიმდევრობის სხვადასხვა მონაკვეთზე დაკვირვება გამომავალი თანმიმდევრობის შექმნისას.
აპლიკაციები იმაზე მეტია, ვიდრე ფიქრობთ
მათი ადაპტირებისა და NLP ამოცანების ფართო სპექტრის შესრულების უნარის გამო, როგორიცაა მანქანური თარგმანი, განწყობის ანალიზი, ტექსტის შეჯამება და სხვა, AI ტრანსფორმატორებმა ბოლო წლების განმავლობაში პოპულარობა მოიპოვეს.
ხელოვნური ინტელექტის ტრანსფორმატორები გამოყენებული იქნა სხვადასხვა დომენებში, მათ შორის სურათების ამოცნობის, რეკომენდაციების სისტემებში და წამლების აღმოჩენაშიც კი, კლასიკური ენაზე დაფუძნებული აპლიკაციების გარდა.
ხელოვნური ინტელექტის ტრანსფორმატორებს აქვთ თითქმის შეუზღუდავი გამოყენება, რადგან მათი მორგება შესაძლებელია მრავალ პრობლემურ სფეროზე და მონაცემთა ტიპზე. ხელოვნური ინტელექტის ტრანსფორმატორები, მათი უნარით გააანალიზონ მონაცემთა რთული თანმიმდევრობა და აღბეჭდონ გრძელვადიანი ურთიერთობები, იქნება მნიშვნელოვანი მამოძრავებელი ფაქტორი AI აპლიკაციების განვითარებაში მომდევნო წლებში.
შედარება სხვა ნერვული ქსელის არქიტექტურასთან
ვინაიდან მათ შეუძლიათ შეყვანის თანმიმდევრობების ანალიზი და ტექსტში გრძელვადიანი ურთიერთობების აღქმა, ხელოვნური ინტელექტის ტრანსფორმატორები განსაკუთრებით კარგად შეეფერებათ ბუნებრივი ენის დამუშავებას სხვა ნერვული ქსელის აპლიკაციებთან შედარებით.
ზოგიერთი ნერვული ქსელის არქიტექტურა, როგორიცაა კონვოლუციური ნერვული ქსელები (CNN) და განმეორებადი ნერვული ქსელები (RNN), მეორეს მხრივ, უკეთესად შეეფერება ამოცანებს, რომლებიც მოიცავს სტრუქტურირებული შეყვანის დამუშავებას, როგორიცაა სურათები ან დროის სერიების მონაცემები.
მომავალი ნათელია
AI ტრანსფორმატორების მომავალი ნათელი ჩანს. მიმდინარე კვლევის ერთ-ერთი სფეროა თანდათან უფრო მძლავრი მოდელების შემუშავება, რომელსაც შეუძლია გაუმკლავდეს უფრო და უფრო რთულ ამოცანებს.
უფრო მეტიც, მიმდინარეობს მცდელობები ხელოვნური ინტელექტის ტრანსფორმატორების დაკავშირების სხვა ხელოვნური ინტელექტუალურ ტექნოლოგიებთან, მაგ გაძლიერების სწავლება, გადაწყვეტილების მიღების უფრო მოწინავე შესაძლებლობების უზრუნველსაყოფად.
ყველა ინდუსტრია ცდილობს გამოიყენოს ხელოვნური ინტელექტის პოტენციალი ინოვაციებისა და კონკურენტული უპირატესობის მისაღწევად. ასე რომ, ხელოვნური ინტელექტის ტრანსფორმატორები, სავარაუდოდ, თანდათანობით იქნება ჩართული მრავალფეროვან აპლიკაციებში, მათ შორის ჯანდაცვის, ფინანსების და სხვა.
ხელოვნური ინტელექტის სატრანსფორმატორო ტექნოლოგიის მუდმივი გაუმჯობესებით და ამ ძლიერი ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტების პოტენციალით, რათა მოახდინოს რევოლუცია ადამიანების ენის დამუშავებისა და გაგების გზაზე, მომავალი ნათელი ჩანს.
დატოვე პასუხი