ಇಂದು ನಾವು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಕ್ರಾಂತಿಯನ್ನು ನೋಡುತ್ತಿದ್ದೇವೆ. ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಇಲ್ಲದೆ ಭವಿಷ್ಯವಿಲ್ಲ ಎಂಬುದು ಖಚಿತ. ನಾವು ಈಗಾಗಲೇ ವಿವಿಧ AI "ಸಹಾಯಕರು" ಬಳಸುತ್ತಿದ್ದೇವೆ.
ನಮ್ಮ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಚಾಟ್ಬಾಟ್ಗಳು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಉದಾಹರಣೆಗಳಾಗಿವೆ. ಅವರು ಸಂವಹನದ ಹೊಸ ಯುಗವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತಾರೆ. ಆದರೆ, ಅವರಲ್ಲಿ ವಿಶೇಷತೆ ಏನು?
ಪ್ರಸ್ತುತ ಚಾಟ್ಬಾಟ್ಗಳು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷೆಯ ವಿಚಾರಣೆಗಳನ್ನು ಮಾನವ ತಜ್ಞರಂತೆಯೇ ಅದೇ ನಿಖರ ಮತ್ತು ವಿವರಗಳೊಂದಿಗೆ ಗ್ರಹಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಉತ್ತರಿಸಬಹುದು. ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ಹೋಗುವ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳ ಬಗ್ಗೆ ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಲು ಇದು ರೋಮಾಂಚನಕಾರಿಯಾಗಿದೆ.
ಬಕಲ್ ಅಪ್ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಅದರ ಹಿಂದಿನ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯೋಣ.
ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಕ್ಕೆ ಧುಮುಕುವುದು
AI ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ಗಳು ಈ ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಕೀವರ್ಡ್ ಆಗಿದೆ. ಅವರು ಹಾಗೆ ನರಮಂಡಲ ಜಾಲಗಳು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯಲ್ಲಿ ಕ್ರಾಂತಿಯನ್ನುಂಟು ಮಾಡಿದೆ. ವಾಸ್ತವದಲ್ಲಿ, AI ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ಗಳು ಮತ್ತು ನರ ಜಾಲಗಳ ನಡುವೆ ಗಣನೀಯ ವಿನ್ಯಾಸದ ಸಮಾನಾಂತರಗಳಿವೆ.
ಎರಡೂ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಘಟಕಗಳ ಹಲವಾರು ಪದರಗಳಿಂದ ಮಾಡಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ, ಇದು ಇನ್ಪುಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಔಟ್ಪುಟ್ನಂತೆ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳ ಸರಣಿಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಪೋಸ್ಟ್ನಲ್ಲಿ, AI ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ಗಳ ಶಕ್ತಿ ಮತ್ತು ಅವು ನಮ್ಮ ಸುತ್ತಲಿನ ಪ್ರಪಂಚವನ್ನು ಹೇಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತಿವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ನೋಡುತ್ತೇವೆ.
ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
ಮೂಲಭೂತ ವಿಷಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸೋಣ. ನಾವು ಅದನ್ನು ಬಹುತೇಕ ಎಲ್ಲೆಡೆ ಕೇಳುತ್ತೇವೆ. ಆದರೆ, ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ನಿಖರವಾಗಿ ಏನು?
ಇದು ಒಂದು ವಿಭಾಗವಾಗಿದೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆ ಅದು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷೆಯ ಬಳಕೆಯ ಮೂಲಕ ಮಾನವರು ಮತ್ತು ಯಂತ್ರಗಳ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಯ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಮಾನವ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಮತ್ತು ಅಧಿಕೃತ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಗ್ರಹಿಸಲು, ಅರ್ಥೈಸಲು ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳಿಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುವುದು ಗುರಿಯಾಗಿದೆ.
ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ಭಾಷಾ ಅನುವಾದ, ಭಾವನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಮತ್ತು ಪಠ್ಯ ಸಾರಾಂಶವು NLP ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳ ಎಲ್ಲಾ ಉದಾಹರಣೆಗಳಾಗಿವೆ. ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ NLP ಮಾದರಿಗಳು ಪದಗುಚ್ಛದಲ್ಲಿನ ಪದಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಕೀರ್ಣ ಲಿಂಕ್ಗಳನ್ನು ಗ್ರಹಿಸಲು ಹೆಣಗಾಡುತ್ತಿವೆ. ಇದು ಅನೇಕ NLP ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಟ್ಟದ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಅಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸಿತು.
AI ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ಗಳು ಚಿತ್ರವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಿದಾಗ ಇದು. ಸ್ವಯಂ-ಗಮನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಿಂದ, ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ಗಳು ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಅವಲಂಬನೆಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಪದಗುಚ್ಛದಲ್ಲಿ ಪದಗಳ ನಡುವಿನ ಲಿಂಕ್ಗಳನ್ನು ರೆಕಾರ್ಡ್ ಮಾಡಬಹುದು. ಈ ವಿಧಾನವು ಇನ್ಪುಟ್ ಅನುಕ್ರಮದ ವಿವಿಧ ವಿಭಾಗಗಳಿಗೆ ಹಾಜರಾಗಲು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಇದು ನುಡಿಗಟ್ಟುಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ಪದದ ಸಂದರ್ಭ ಮತ್ತು ಅರ್ಥವನ್ನು ಗ್ರಹಿಸಬಹುದು.
ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ಸ್ ಮಾದರಿಗಳು ನಿಖರವಾಗಿ ಯಾವುವು
AI ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ ಎಂದರೆ a ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪ. ಒಂದು ಪದಗುಚ್ಛದಲ್ಲಿನ ವಿವಿಧ ಪದಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಲಿಂಕ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ ಅಥವಾ ಚಿತ್ರದ ವಿವಿಧ ವಿಭಾಗಗಳು ಹೇಗೆ ಒಟ್ಟಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ ಎಂಬಂತಹ ಮಾಹಿತಿಯ ಬಹು ಬಿಟ್ಗಳು ಒಂದಕ್ಕೊಂದು ಹೇಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವಲ್ಲಿ ಇದು ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ.
ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸ್ವಲ್ಪ ಬಿಟ್ಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಆ ಎಲ್ಲಾ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಒಂದೇ ಬಾರಿಗೆ ನೋಡುವ ಮೂಲಕ ಇದು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾವನ್ನು ಗ್ರಹಿಸಲು ಹಲವಾರು ಚಿಕ್ಕ ರೋಬೋಟ್ಗಳು ಸಹಕರಿಸುತ್ತಿವೆಯಂತೆ. ಮುಂದೆ, ಅದು ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ತಿಳಿದ ನಂತರ, ಅದು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಅಥವಾ ಔಟ್ಪುಟ್ ಒದಗಿಸಲು ಎಲ್ಲಾ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಪುನಃ ಜೋಡಿಸುತ್ತದೆ.
AI ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ಗಳು ಅತ್ಯಂತ ಮೌಲ್ಯಯುತವಾಗಿವೆ. ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಮಾಹಿತಿಯ ನಡುವಿನ ಸಂದರ್ಭ ಮತ್ತು ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಕೊಂಡಿಗಳನ್ನು ಅವರು ಗ್ರಹಿಸಬಹುದು. ಭಾಷಾ ಅನುವಾದ, ಸಾರಾಂಶ ಮತ್ತು ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಉತ್ತರಿಸುವಂತಹ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಇದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಅವರು AI ಸಾಧಿಸಬಹುದಾದ ಬಹಳಷ್ಟು ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕ ವಿಷಯಗಳ ಹಿಂದೆ ಮಿದುಳುಗಳಾಗಿದ್ದಾರೆ!
ಗಮನವು ನಿಮಗೆ ಬೇಕಾಗಿರುವುದು
"ಗಮನ ನಿಮಗೆ ಬೇಕಾಗಿರುವುದು" ಎಂಬ ಉಪಶೀರ್ಷಿಕೆಯು ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಿದ 2017 ರ ಪ್ರಕಟಣೆಯನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ (ಎನ್ಎಲ್ಪಿ) ಶಿಸ್ತನ್ನು ಕ್ರಾಂತಿಗೊಳಿಸಿತು.
ಈ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಲೇಖಕರು ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ ಮಾದರಿಯ ಸ್ವಯಂ-ಗಮನ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಮತ್ತು ಪಾತ್ರವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಕಷ್ಟು ಪ್ರಬಲವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಹೇಳಿದ್ದಾರೆ. ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನಲ್ ನರ ಜಾಲಗಳು NLP ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗಿದೆ.
ಸ್ವಯಂ-ಗಮನ ನಿಖರವಾಗಿ ಏನು?
ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವಾಗ ಮಾದರಿಯು ವಿವಿಧ ಇನ್ಪುಟ್ ಅನುಕ್ರಮ ವಿಭಾಗಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುವ ಒಂದು ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ.
ಬೇರೆ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಎಲ್ಲಾ ಇತರ ಘಟಕಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಪ್ರತಿ ಅಂಶಕ್ಕೆ ಗಮನ ಸ್ಕೋರ್ಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಲು ಸ್ವಯಂ-ಗಮನವು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಶಕ್ತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಪ್ರತಿ ಇನ್ಪುಟ್ ಅಂಶದ ಮಹತ್ವವನ್ನು ಸಮತೋಲನಗೊಳಿಸಲು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ ಆಧಾರಿತ ವಿಧಾನದಲ್ಲಿ, ಸ್ವಯಂ-ಗಮನವು ಈ ಕೆಳಗಿನಂತೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ:
ಇನ್ಪುಟ್ ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ಮೊದಲು ವೆಕ್ಟರ್ಗಳ ಸರಣಿಯಲ್ಲಿ ಎಂಬೆಡ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ, ಪ್ರತಿ ಅನುಕ್ರಮ ಸದಸ್ಯರಿಗೆ ಒಂದರಂತೆ.
ಅನುಕ್ರಮದಲ್ಲಿನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಅಂಶಕ್ಕೆ, ಮಾದರಿಯು ಮೂರು ಸೆಟ್ ವೆಕ್ಟರ್ಗಳನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ: ಪ್ರಶ್ನೆ ವೆಕ್ಟರ್, ಕೀ ವೆಕ್ಟರ್ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯ ವೆಕ್ಟರ್.
ಪ್ರಶ್ನೆ ವೆಕ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಎಲ್ಲಾ ಪ್ರಮುಖ ವೆಕ್ಟರ್ಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಡಾಟ್ ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಹೋಲಿಕೆಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಗಮನ ಸ್ಕೋರ್ಗಳನ್ನು ಸಾಫ್ಟ್ಮ್ಯಾಕ್ಸ್ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸಾಮಾನ್ಯಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಅನುಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ತುಣುಕಿನ ಸಾಪೇಕ್ಷ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುವ ತೂಕಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ.
ಅಂತಿಮ ಔಟ್ಪುಟ್ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ರಚಿಸಲು, ಮೌಲ್ಯ ವೆಕ್ಟರ್ಗಳನ್ನು ಗಮನದ ತೂಕದಿಂದ ಗುಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಂಕ್ಷೇಪಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಸ್ವಯಂ-ಗಮನವನ್ನು ಬಳಸುವ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್-ಆಧಾರಿತ ಮಾದರಿಗಳು, ಸ್ಥಿರ-ಉದ್ದದ ಸಂದರ್ಭ ವಿಂಡೋಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸದೆ ಇನ್ಪುಟ್ ಅನುಕ್ರಮಗಳಲ್ಲಿ ದೀರ್ಘ-ಶ್ರೇಣಿಯ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಸೆರೆಹಿಡಿಯಬಹುದು, ಇದು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗೆ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ.
ಉದಾಹರಣೆ
ನಾವು ಆರು-ಟೋಕನ್ ಇನ್ಪುಟ್ ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೇವೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸೋಣ: "ಬೆಕ್ಕು ಚಾಪೆಯ ಮೇಲೆ ಕುಳಿತಿದೆ." ಪ್ರತಿ ಟೋಕನ್ ಅನ್ನು ವೆಕ್ಟರ್ ಆಗಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಇನ್ಪುಟ್ ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ಈ ಕೆಳಗಿನಂತೆ ಕಾಣಬಹುದು:
ಮುಂದೆ, ಪ್ರತಿ ಟೋಕನ್ಗೆ, ನಾವು ಮೂರು ಸೆಟ್ ವೆಕ್ಟರ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತೇವೆ: ಪ್ರಶ್ನೆ ವೆಕ್ಟರ್, ಕೀ ವೆಕ್ಟರ್ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯ ವೆಕ್ಟರ್. ಈ ವೆಕ್ಟರ್ಗಳನ್ನು ನೀಡಲು ಎಂಬೆಡೆಡ್ ಟೋಕನ್ ವೆಕ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಮೂರು ಕಲಿತ ತೂಕದ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ಗಳಿಂದ ಗುಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಮೊದಲ ಟೋಕನ್ "ದಿ" ಗಾಗಿ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಪ್ರಶ್ನೆ, ಕೀ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯ ವೆಕ್ಟರ್ಗಳು:
ಪ್ರಶ್ನೆ ವೆಕ್ಟರ್: [0.4, -0.2, 0.1]
ಪ್ರಮುಖ ವೆಕ್ಟರ್: [0.2, 0.1, 0.5]
ಮೌಲ್ಯ ವೆಕ್ಟರ್: [0.1, 0.2, 0.3]
ಇನ್ಪುಟ್ ಅನುಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ಜೋಡಿ ಟೋಕನ್ಗಳ ನಡುವಿನ ಗಮನ ಸ್ಕೋರ್ಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂ-ಗಮನ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನದಿಂದ ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಟೋಕನ್ಗಳು 1 ಮತ್ತು 2 "ದಿ" ನಡುವಿನ ಗಮನ ಸ್ಕೋರ್ ಅನ್ನು ಅವುಗಳ ಪ್ರಶ್ನೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಮುಖ ವೆಕ್ಟರ್ಗಳ ಡಾಟ್ ಉತ್ಪನ್ನವಾಗಿ ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ:
ಗಮನ ಸ್ಕೋರ್ = ಡಾಟ್_ಪ್ರೊಡಕ್ಟ್ (ಟೋಕನ್ 1 ರ ಪ್ರಶ್ನೆ ವೆಕ್ಟರ್, ಟೋಕನ್ 2 ರ ಕೀ ವೆಕ್ಟರ್)
= (0.4 * 0.8) + (-0.2 * 0.2) + (0.1 * 0.1)
= 0.31
ಈ ಗಮನ ಸ್ಕೋರ್ಗಳು ಪ್ರತಿ ಟೋಕನ್ನ ಸಂಬಂಧಿತ ಪ್ರಸ್ತುತತೆಯನ್ನು ಇತರರಿಗೆ ಅನುಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ತೋರಿಸುತ್ತವೆ.
ಕೊನೆಯದಾಗಿ, ಪ್ರತಿ ಟೋಕನ್ಗೆ, ಗಮನ ಸ್ಕೋರ್ಗಳಿಂದ ನಿರ್ಧರಿಸಲಾದ ತೂಕದೊಂದಿಗೆ ಮೌಲ್ಯ ವೆಕ್ಟರ್ಗಳ ತೂಕದ ಮೊತ್ತವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಔಟ್ಪುಟ್ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ರಚಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮೊದಲ ಟೋಕನ್ "The" ಗಾಗಿ ಔಟ್ಪುಟ್ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವು ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಹೀಗಿರುತ್ತದೆ:
ಟೋಕನ್ 1 ಗಾಗಿ ಔಟ್ಪುಟ್ ವೆಕ್ಟರ್ = (ಟೋಕನ್ 1 ನೊಂದಿಗೆ ಗಮನ ಸ್ಕೋರ್) * ಟೋಕನ್ 2 ಗಾಗಿ ಮೌಲ್ಯ ವೆಕ್ಟರ್
+ (ಟೋಕನ್ 3 ನೊಂದಿಗೆ ಗಮನ ಸ್ಕೋರ್) * ಟೋಕನ್ 3 ಗಾಗಿ ಮೌಲ್ಯ ವೆಕ್ಟರ್
+ (ಟೋಕನ್ 4 ನೊಂದಿಗೆ ಗಮನ ಸ್ಕೋರ್) * ಟೋಕನ್ 4 ಗಾಗಿ ಮೌಲ್ಯ ವೆಕ್ಟರ್
+ (ಟೋಕನ್ 5 ನೊಂದಿಗೆ ಗಮನ ಸ್ಕೋರ್) * ಟೋಕನ್ 5 ಗಾಗಿ ಮೌಲ್ಯ ವೆಕ್ಟರ್
+ (ಟೋಕನ್ 6 ನೊಂದಿಗೆ ಗಮನ ಸ್ಕೋರ್) * ಟೋಕನ್ 6 ಗಾಗಿ ಮೌಲ್ಯ ವೆಕ್ಟರ್
= (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]
ಸ್ವಯಂ-ಗಮನದ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ರಚಿಸುವಾಗ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ ಆಧಾರಿತ ಮಾದರಿಯು ಇನ್ಪುಟ್ ಅನುಕ್ರಮದ ವಿವಿಧ ವಿಭಾಗಗಳಿಗೆ ಹಾಜರಾಗಲು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬಹುದು.
ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು ನೀವು ಯೋಚಿಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು
ಅವುಗಳ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ NLP ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದಿಂದಾಗಿ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಯಂತ್ರ ಅನುವಾದ, ಭಾವನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಪಠ್ಯ ಸಾರಾಂಶ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವು, AI ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ಗಳು ಇತ್ತೀಚಿನ ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ಜನಪ್ರಿಯತೆಯನ್ನು ಗಳಿಸಿವೆ.
ಕ್ಲಾಸಿಕ್ ಭಾಷೆ-ಆಧಾರಿತ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳ ಜೊತೆಗೆ ಚಿತ್ರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ಶಿಫಾರಸು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ಡ್ರಗ್ ಡಿಸ್ಕವರಿ ಸೇರಿದಂತೆ ವಿವಿಧ ಡೊಮೇನ್ಗಳಲ್ಲಿ AI ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗಿದೆ.
AI ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ಗಳು ಬಹುತೇಕ ಅಪರಿಮಿತ ಬಳಕೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅವುಗಳು ಹಲವಾರು ಸಮಸ್ಯೆ ಪ್ರದೇಶಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿರುತ್ತವೆ. AI ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ಗಳು, ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಡೇಟಾ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮತ್ತು ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದೊಂದಿಗೆ, ಮುಂದಿನ ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ AI ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿ ಮಹತ್ವದ ಚಾಲನಾ ಅಂಶವಾಗಿದೆ.
ಇತರ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಕೆ
ಅವರು ಇನ್ಪುಟ್ ಸೀಕ್ವೆನ್ಸ್ಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಪಠ್ಯದಲ್ಲಿ ದೀರ್ಘ-ಶ್ರೇಣಿಯ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಗ್ರಹಿಸಬಹುದು, ಇತರ ನರಗಳ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ AI ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ಗಳು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸೂಕ್ತವಾಗಿವೆ.
ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನಲ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು (ಸಿಎನ್ಎನ್ಗಳು) ಮತ್ತು ಮರುಕಳಿಸುವ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು (ಆರ್ಎನ್ಎನ್ಗಳು) ನಂತಹ ಕೆಲವು ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ಗಳು ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ಚಿತ್ರಗಳು ಅಥವಾ ಸಮಯ ಸರಣಿಯ ಡೇಟಾದಂತಹ ರಚನಾತ್ಮಕ ಇನ್ಪುಟ್ನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವಾಗಿವೆ.
ಭವಿಷ್ಯವು ಉಜ್ವಲವಾಗಿ ಕಾಣುತ್ತಿದೆ
AI ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ಗಳ ಭವಿಷ್ಯವು ಉಜ್ವಲವಾಗಿದೆ. ನಡೆಯುತ್ತಿರುವ ಅಧ್ಯಯನದ ಒಂದು ಕ್ಷೇತ್ರವು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಹಂತಹಂತವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ಮಾದರಿಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಾಗಿದೆ.
ಇದಲ್ಲದೆ, AI ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ಗಳನ್ನು ಇತರ AI ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ ಬಲವರ್ಧನೆಯ ಕಲಿಕೆ, ಹೆಚ್ಚು ಸುಧಾರಿತ ನಿರ್ಧಾರ-ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಲು.
ಪ್ರತಿ ಉದ್ಯಮವು ನಾವೀನ್ಯತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಮತ್ತು ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಅಂಚನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು AI ಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಬಳಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, AI ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ಗಳು ಆರೋಗ್ಯ, ಹಣಕಾಸು ಮತ್ತು ಇತರವುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ವಿವಿಧ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಲ್ಲಿ ಹಂತಹಂತವಾಗಿ ಸಂಯೋಜಿಸಲ್ಪಡುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ.
AI ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ಮುಂದುವರಿದ ಸುಧಾರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಈ ಪ್ರಬಲ AI ಪರಿಕರಗಳ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಮಾನವರು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವ ಮತ್ತು ಭಾಷೆಯನ್ನು ಗ್ರಹಿಸುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಕ್ರಾಂತಿಯನ್ನುಂಟು ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದೊಂದಿಗೆ, ಭವಿಷ್ಯವು ಉಜ್ವಲವಾಗಿ ಕಾಣುತ್ತದೆ.
ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರ ನೀಡಿ