오늘날 우리는 자연어 처리 분야에서 혁명을 목격하고 있습니다. 그리고 인공 지능 없이는 미래가 없다는 것은 확실합니다. 우리는 이미 다양한 AI "어시스턴트"를 사용하고 있습니다.
우리의 경우 챗봇이 가장 좋은 예입니다. 그들은 커뮤니케이션의 새로운 시대를 대표합니다. 하지만 무엇이 그들을 그렇게 특별하게 만들까요?
현재의 챗봇은 인간 전문가와 동일한 정밀도와 세부 사항으로 자연어 질문을 이해하고 답변할 수 있습니다. 프로세스에 들어가는 메커니즘에 대해 배우는 것은 흥미진진합니다.
버클을 채우고 그 이면에 있는 기술을 발견해 봅시다.
기술에 뛰어들다
AI 트랜스포머는 이 분야의 주요 키워드다. 그들은 같다 신경망 자연어 처리에 혁신을 가져왔습니다. 실제로 AI 변환기와 신경망 사이에는 상당한 설계 유사점이 있습니다.
둘 다 일련의 계산을 수행하여 입력 데이터를 예측으로 출력으로 변환하는 여러 계층의 처리 장치로 구성됩니다. 이 게시물에서는 AI 트랜스포머의 힘과 AI 트랜스포머가 우리 주변의 세상을 어떻게 바꾸고 있는지 살펴보겠습니다.
자연어 처리의 잠재력
기본부터 시작하겠습니다. 우리는 거의 모든 곳에서 그것을 듣습니다. 그러나 자연어 처리란 정확히 무엇입니까?
의 세그먼트입니다. 인공 지능 자연어를 통한 인간과 기계의 상호 작용에 중점을 둡니다. 목표는 컴퓨터가 의미 있고 진정한 방식으로 인간의 언어를 인식, 해석 및 생성할 수 있도록 하는 것입니다.
음성 인식, 언어 번역, 심리 분석, 텍스트 요약은 모두 NLP 응용 프로그램의 예입니다. 반면에 전통적인 NLP 모델은 구에서 단어 사이의 복잡한 연결을 파악하는 데 어려움을 겪었습니다. 이것은 많은 NLP 작업에서 높은 수준의 정확도를 불가능하게 만들었습니다.
이것은 AI 트랜스포머가 그림에 들어가는 때입니다. 셀프 어텐션 프로세스를 통해 변환기는 구에서 단어 간의 장기적인 종속성과 링크를 기록할 수 있습니다. 이 방법을 사용하면 모델이 입력 시퀀스의 다양한 섹션에 참여하도록 선택할 수 있습니다. 따라서 구문에서 각 단어의 문맥과 의미를 이해할 수 있습니다.
트랜스포머 모델이란 정확히 무엇입니까
AI 트랜스포머는 깊은 학습 다양한 유형의 정보를 이해하고 처리하는 아키텍처입니다. 구의 서로 다른 단어가 연결되는 방식 또는 이미지의 서로 다른 부분이 서로 어떻게 연결되는지와 같이 여러 비트의 정보가 서로 어떻게 관련되어 있는지 결정하는 데 탁월합니다.
정보를 작은 조각으로 나눈 다음 모든 구성 요소를 한 번에 살펴보는 방식으로 작동합니다. 마치 수많은 작은 로봇들이 데이터를 이해하기 위해 협력하고 있는 것 같습니다. 다음으로 모든 것을 알게 되면 모든 구성 요소를 다시 조립하여 응답 또는 출력을 제공합니다.
AI 변환기는 매우 가치가 있습니다. 그들은 다양한 정보 간의 맥락과 장기적인 연결 고리를 파악할 수 있습니다. 이는 언어 번역, 요약 및 질문 답변과 같은 작업에 매우 중요합니다. 따라서 그들은 AI가 수행할 수 있는 많은 흥미로운 일의 배후에 있는 두뇌입니다!
관심은 당신이 필요로하는 전부입니다
"Attention is All You Need"라는 부제는 변압기 모델을 제안한 2017년 간행물을 나타냅니다. 자연어 처리(NLP) 분야에 혁명을 일으켰습니다.
이 연구의 저자는 Transformer 모델의 self-attention 메커니즘이 기존의 recurrent 및 컨볼 루션 신경망 NLP 작업에 활용됩니다.
셀프 어텐션이란 정확히 무엇입니까?
모델이 예측을 생성할 때 다양한 입력 시퀀스 세그먼트에 집중할 수 있도록 하는 방법입니다.
즉, self-attention은 모델이 다른 모든 구성 요소와 관련된 각 요소에 대한 일련의 주의 점수를 계산할 수 있게 하여 모델이 각 입력 요소의 중요성의 균형을 맞출 수 있도록 합니다.
변환기 기반 접근 방식에서 self-attention은 다음과 같이 작동합니다.
입력 시퀀스는 먼저 각 시퀀스 구성원에 대해 하나씩 일련의 벡터에 포함됩니다.
시퀀스의 각 요소에 대해 모델은 쿼리 벡터, 키 벡터 및 값 벡터의 세 가지 벡터 집합을 만듭니다.
쿼리 벡터는 모든 키 벡터와 비교되며 유사성은 내적을 사용하여 계산됩니다.
그 결과 주목도 점수는 시퀀스에서 각 조각의 상대적 중요성을 나타내는 일련의 가중치를 생성하는 softmax 함수를 사용하여 정규화됩니다.
최종 출력 표현을 생성하기 위해 값 벡터에 어텐션 가중치를 곱하고 합산합니다.
self-attention을 사용하는 변환기 기반 모델은 고정 길이 컨텍스트 창에 의존하지 않고 입력 시퀀스에서 장거리 관계를 성공적으로 캡처할 수 있으므로 자연어 처리 애플리케이션에 특히 유용합니다.
예
"The cat sat on the mat"라는 XNUMX개의 토큰 입력 시퀀스가 있다고 가정합니다. 각 토큰은 벡터로 나타낼 수 있으며 입력 시퀀스는 다음과 같이 볼 수 있습니다.
다음으로 각 토큰에 대해 쿼리 벡터, 키 벡터 및 값 벡터의 세 가지 벡터 세트를 구성합니다. 내장된 토큰 벡터는 이러한 벡터를 산출하기 위해 XNUMX개의 학습된 가중치 행렬로 곱해집니다.
예를 들어 첫 번째 토큰 "The"의 경우 쿼리, 키 및 값 벡터는 다음과 같습니다.
쿼리 벡터: [0.4, -0.2, 0.1]
키 벡터: [0.2, 0.1, 0.5]
값 벡터: [0.1, 0.2, 0.3]
입력 시퀀스의 각 토큰 쌍 사이의 주의 점수는 self-attention 메커니즘에 의해 계산됩니다. 예를 들어 토큰 1과 2 "The" 사이의 주의 점수는 쿼리와 키 벡터의 내적으로 계산됩니다.
관심 점수 = dot_product(토큰 1의 쿼리 벡터, 토큰 2의 키 벡터)
= (0.4 * 0.8) + (-0.2 * 0.2) + (0.1 * 0.1)
= 0.31
이러한 주의 점수는 순서에 있는 각 토큰과 다른 토큰의 상대적 관련성을 보여줍니다.
마지막으로 각 토큰에 대해 출력 표현은 주의 점수에 의해 결정되는 가중치와 함께 값 벡터의 가중 합계를 취하여 생성됩니다. 예를 들어 첫 번째 토큰 "The"의 출력 표현은 다음과 같습니다.
토큰 1의 출력 벡터 = (토큰 1의 주의 점수) * 토큰 2의 값 벡터
+ (토큰 3에 대한 주의 점수) * 토큰 3에 대한 값 벡터
+ (토큰 4에 대한 주의 점수) * 토큰 4에 대한 값 벡터
+ (토큰 5에 대한 주의 점수) * 토큰 5에 대한 값 벡터
+ (토큰 6에 대한 주의 점수) * 토큰 6에 대한 값 벡터
= (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]
self-attention의 결과로 변환기 기반 모델은 출력 시퀀스를 생성할 때 입력 시퀀스의 다른 섹션에 참석하도록 선택할 수 있습니다.
응용 프로그램은 당신이 생각하는 것 이상입니다
기계 번역, 감정 분석, 텍스트 요약 등과 같은 광범위한 NLP 작업을 처리할 수 있는 적응성과 능력으로 인해 AI 변환기는 최근 몇 년 동안 인기가 높아졌습니다.
AI 변환기는 고전적인 언어 기반 애플리케이션 외에도 사진 인식, 추천 시스템, 약물 발견 등 다양한 영역에서 사용되었습니다.
AI 변환기는 수많은 문제 영역과 데이터 종류에 맞게 조정할 수 있기 때문에 거의 무제한으로 사용할 수 있습니다. 복잡한 데이터 시퀀스를 분석하고 장기적인 관계를 캡처할 수 있는 능력을 갖춘 AI 변환기는 향후 몇 년 동안 AI 애플리케이션 개발의 중요한 원동력이 될 것입니다.
다른 신경망 아키텍처와의 비교
입력 시퀀스를 분석하고 텍스트의 장거리 관계를 파악할 수 있으므로 AI 변환기는 다른 신경망 애플리케이션과 비교할 때 자연어 처리에 특히 적합합니다.
반면에 합성곱 신경망(CNN) 및 순환 신경망(RNN)과 같은 일부 신경망 아키텍처는 그림이나 시계열 데이터와 같은 구조화된 입력 처리와 관련된 작업에 더 적합합니다.
미래는 밝다
AI 트랜스포머의 미래는 밝아 보인다. 진행 중인 연구의 한 영역은 점점 더 복잡해지는 작업을 처리할 수 있는 점점 더 강력한 모델을 개발하는 것입니다.
또한 AI 변환기를 다음과 같은 다른 AI 기술과 연결하려는 시도가 이루어지고 있습니다. 강화 학습, 고급 의사 결정 기능을 제공합니다.
모든 산업은 AI의 잠재력을 활용하여 혁신을 주도하고 경쟁 우위를 확보하려고 노력하고 있습니다. 따라서 AI 변환기는 의료, 금융 등을 포함한 다양한 애플리케이션에 점진적으로 통합될 가능성이 높습니다.
AI 변환기 기술의 지속적인 개선과 인간이 언어를 처리하고 이해하는 방식을 혁신할 수 있는 이러한 강력한 AI 도구의 잠재력으로 인해 미래는 밝아 보입니다.
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