Бүгін біз табиғи тілді өңдеу саласындағы революцияның куәсі болып отырмыз. Ал жасанды интеллектсіз болашақ болмайтыны анық. Біз қазірдің өзінде әртүрлі AI «ассистенттерін» қолданып жатырмыз.
Біздің жағдайда чатботтар ең жақсы мысал болып табылады. Олар коммуникацияның жаңа дәуірін білдіреді. Бірақ оларды соншалықты ерекше ететін не?
Қазіргі чат-боттар табиғи тілдегі сұрауларды адам мамандары сияқты дәлдікпен және егжей-тегжейлі түсініп, жауап бере алады. Бұл процеске кіретін механизмдер туралы білу қызықты.
Бекітіңіз де, оның артындағы технологияны ашайық.
Техникаға сүңгу
AI Transformers - бұл саладағы негізгі кілт сөз. Олар сияқты нейрондық желілер табиғи тілді өңдеуде төңкеріс жасады. Шындығында, AI трансформаторлары мен нейрондық желілер арасында айтарлықтай дизайн параллельдері бар.
Екеуі де кіріс деректерін шығыс ретінде болжамдарға түрлендіру үшін бірқатар есептеулерді орындайтын өңдеу бірліктерінің бірнеше қабаттарынан тұрады. Бұл постта біз AI трансформаторларының күшін және олардың айналамыздағы әлемді қалай өзгертетінін қарастырамыз.
Табиғи тілді өңдеудің әлеуеті
Негіздерден бастайық. Біз оны барлық жерде дерлік естиміз. Бірақ табиғи тілді өңдеу дегеніміз не?
сегменті болып табылады жасанды интеллект Табиғи тілді қолдану арқылы адамдар мен машиналардың өзара әрекеттесуіне бағытталған. Мақсат - компьютерлерге адам тілін мағыналы және шынайы түрде қабылдауға, түсіндіруге және шығаруға мүмкіндік беру.
Сөйлеуді тану, тілді аудару, көңіл-күйді талдау, және мәтінді қорытындылау NLP қолданбаларының барлық мысалдары болып табылады. Дәстүрлі NLP үлгілері, керісінше, сөз тіркесіндегі сөздер арасындағы күрделі байланыстарды түсінуге тырысты. Бұл көптеген NLP тапсырмаларындағы жоғары дәлдік деңгейін мүмкін емес етті.
Бұл AI Transformers суретке енген кезде. Өзіндік назар аудару процесі арқылы трансформаторлар сөз тіркесіндегі сөздер арасындағы ұзақ мерзімді тәуелділіктер мен байланыстарды жаза алады. Бұл әдіс үлгіге енгізу ретінің әртүрлі бөлімдеріне қатысуды таңдауға мүмкіндік береді. Демек, ол сөз тіркесіндегі әрбір сөздің контекстін және мағынасын түсіне алады.
Трансформаторлардың модельдері дегеніміз не
AI трансформаторы - бұл а терең білім алу әртүрлі ақпарат түрлерін түсінетін және өңдейтін архитектура. Ол сөз тіркесіндегі әртүрлі сөздердің байланысы немесе кескіннің әртүрлі бөлімдері қалай сәйкес келетіні сияқты ақпараттың бірнеше биттерінің бір-бірімен қалай байланысатынын анықтауда жақсы.
Ол ақпаратты кішкене бөліктерге бөліп, содан кейін сол құрамдастардың барлығын бірден қарау арқылы жұмыс істейді. Көптеген кішкентай роботтар деректерді түсіну үшін бірлесе жұмыс істеп жатқан сияқты. Әрі қарай, ол бәрін білгеннен кейін жауап немесе нәтиже беру үшін барлық компоненттерді қайта жинайды.
AI трансформаторлары өте құнды. Олар контекстті және әртүрлі ақпарат арасындағы ұзақ мерзімді байланыстарды түсіне алады. Бұл тілдік аударма, қорытындылау және сұраққа жауап беру сияқты тапсырмалар үшін өте маңызды. Сонымен, олар AI жасай алатын көптеген қызықты нәрселердің артында тұрған милар!
Сізге тек назар аудару керек
«Назар аударыңыз» деген тақырыпша трансформатор үлгісін ұсынған 2017 жылғы басылымға сілтеме жасайды. Ол табиғи тілді өңдеу (NLP) пәнінде революция жасады.
Бұл зерттеудің авторлары трансформатор моделінің өзіндік назар аудару механизмі әдеттегі қайталанатын және конволюциялық нейрондық желілер NLP тапсырмалары үшін пайдаланылады.
Өзіне деген зейін дегеніміз не?
Бұл болжауларды жасау кезінде модельге әртүрлі кіріс реттілігі сегменттеріне шоғырлануға мүмкіндік беретін әдіс.
Басқаша айтқанда, өзіндік назар аудару үлгіге барлық басқа құрамдастарға қатысты әрбір элемент үшін назар аудару ұпайларының жиынын есептеуге мүмкіндік береді, бұл модельге әрбір кіріс элементінің маңыздылығын теңестіруге мүмкіндік береді.
Трансформаторға негізделген тәсілде өзіне назар аудару келесідей әрекет етеді:
Енгізу тізбегі алдымен векторлар тізбегіне ендірілген, әрбір тізбек мүшесі үшін бір.
Тізбектегі әрбір элемент үшін модель үш векторлар жинағын жасайды: сұрау векторы, кілт векторы және мән векторы.
Сұрау векторы барлық негізгі векторлармен салыстырылады, ал ұқсастықтар нүктелік көбейтінді арқылы есептеледі.
Нәтижедегі назар аудару ұпайлары реттіліктегі әрбір бөліктің салыстырмалы маңыздылығын көрсететін салмақтар жинағын жасайтын softmax функциясы арқылы қалыпқа келтіріледі.
Түпкілікті шығыс көрінісін жасау үшін мән векторлары назар аудару салмақтарына көбейтіледі және жинақталады.
Өзіндік назар аударуды пайдаланатын трансформаторға негізделген үлгілер тұрақты ұзындықтағы мәтінмәндік терезелерге тәуелді болмай енгізу реттіліктеріндегі ұзақ ауқымды қатынастарды сәтті түсіруі мүмкін, бұл оларды табиғи тілді өңдеу қолданбалары үшін әсіресе пайдалы етеді.
мысал
Бізде алты таңбалы енгізу тізбегі бар делік: «Мысық төсеніште отырды». Әрбір таңбалауыш вектор ретінде ұсынылуы мүмкін және енгізу тізбегін келесідей көруге болады:
Әрі қарай, әрбір таңбалауыш үшін біз векторлардың үш жинағын құрастырамыз: сұрау векторы, кілт векторы және мән векторы. Енгізілген таңбалауыш векторы осы векторларды шығару үшін үш үйренілген салмақ матрицаларына көбейтіледі.
Бірінші «The» таңбалауышы үшін, мысалы, сұрау, кілт және мән векторлары:
Сұрау векторы: [0.4, -0.2, 0.1]
Негізгі вектор: [0.2, 0.1, 0.5]
Мән векторы: [0.1, 0.2, 0.3]
Енгізу тізбегіндегі әрбір таңбалауыш жұбының арасындағы назар аудару ұпайлары өзіне-өзі назар аудару механизмі арқылы есептеледі. Мысалы, 1 және 2 «The» таңбалауыштары арасындағы назар аудару баллы олардың сұрауының және негізгі векторларының нүктелік көбейтіндісі ретінде есептеледі:
Назар аудару ұпайы = нүкте_өнім(1-токеннің сұрау векторы, 2-токеннің негізгі векторы)
= (0.4 * 0.8) + (-0.2 * 0.2) + (0.1 * 0.1)
= 0.31
Бұл назар аудару ұпайлары әрбір таңбалауыштың басқаларға қатысты сәйкестігін көрсетеді.
Соңында, әрбір таңбалауыш үшін шығыс көрінісі мән векторларының салмақты қосындысын алу арқылы жасалады, салмақтар назар аудару ұпайларымен анықталады. Бірінші «The» таңбалауышы үшін шығыс көрінісі, мысалы, келесідей болады:
Токен 1 үшін шығыс векторы = (1-токенмен назар аудару ұпайы) * Токен 2 үшін мән векторы
+ (3-токенмен назар аудару ұпайы) * 3-белгісі үшін мән векторы
+ (4-токенмен назар аудару ұпайы) * 4-белгісі үшін мән векторы
+ (5-токенмен назар аудару ұпайы) * 5-белгісі үшін мән векторы
+ (6-токенмен назар аудару ұпайы) * 6-белгісі үшін мән векторы
= (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]
Өзіндік назар аудару нәтижесінде трансформаторға негізделген модель шығыс ретін құру кезінде кіріс реттілігінің әртүрлі бөлімдеріне қатысуды таңдай алады.
Қолданбалар сіз ойлағаннан да көп
Машиналық аударма, көңіл-күйді талдау, мәтінді қорытындылау және т.б. сияқты NLP тапсырмаларының кең ауқымын орындауға бейімділігі мен қабілетінің арқасында AI трансформаторлары соңғы жылдары танымалдылыққа ие болды.
Жасанды интеллект трансформаторлары классикалық тілге негізделген қолданбалардан басқа, суретті тану, ұсыныстар беру жүйелері және тіпті дәрі-дәрмек табу сияқты әртүрлі салаларда қолданылған.
Жасанды интеллект трансформаторларының қолдануы шексіз дерлік, өйткені олар көптеген проблемалық аймақтар мен деректер түрлеріне бейімделуі мүмкін. Күрделі деректер тізбегін талдау және ұзақ мерзімді қарым-қатынастарды түсіру қабілеті бар AI трансформаторлары келесі жылдарда AI қосымшаларын дамытудың маңызды қозғаушы факторы болады.
Басқа нейрондық желі архитектураларымен салыстыру
Олар енгізу тізбегін талдай алатын және мәтіндегі ұзақ мерзімді қатынастарды түсіне алатындықтан, AI трансформаторлары басқа нейрондық желі қолданбаларымен салыстырғанда табиғи тілді өңдеуге өте қолайлы.
Кейбір нейрондық желі архитектуралары, мысалы, конволюционды нейрондық желілер (CNN) және қайталанатын нейрондық желілер (RNN), екінші жағынан, суреттер немесе уақыт серияларының деректері сияқты құрылымдық кірісті өңдеуді қамтитын тапсырмаларға жақсырақ сәйкес келеді.
Болашақ жарқын болып көрінеді
AI трансформаторларының болашағы жарқын болып көрінеді. Ағымдағы зерттеудің бір бағыты - барған сайын күрделене түсетін тапсырмаларды шешуге қабілетті біртіндеп күшті үлгілерді жасау.
Сонымен қатар, AI трансформаторларын басқа AI технологияларымен қосу әрекеттері жасалуда, мысалы күшейтуді оқыту, неғұрлым кеңейтілген шешім қабылдау мүмкіндіктерін қамтамасыз ету.
Әрбір сала инновацияларды алға жылжыту және бәсекелестік артықшылыққа жету үшін AI әлеуетін пайдалануға тырысады. Осылайша, AI трансформаторлары әртүрлі қолданбаларға, соның ішінде денсаулық сақтау, қаржы және т.б. салаларға біртіндеп енгізілуі мүмкін.
Жасанды интеллект трансформаторының технологиясының үздіксіз жетілдірілуімен және осы күшті AI құралдарының адамдардың тілді өңдеу және түсіну тәсілін өзгертуге әлеуеті болса, болашақ жарқын болып көрінеді.
пікір қалдыру