Em îro di warê hilanîna zimanê xwezayî de dibin şahidê şoreşekê. Û, bê guman e ku bê îstîxbarata çêkirî pêşeroj tune. Em jixwe "alîkarên" cihêreng ên AI-ê bikar tînin.
Chatbot di doza me de nimûneyên çêtirîn in. Ew serdema nû ya ragihandinê temsîl dikin. Lê, çi wan ew qas taybetî dike?
Chatbotên heyî dikarin lêpirsînên zimanê xwezayî bi heman rastbûn û hûrgulî wekî pisporên mirovan fam bikin û bersiv bidin. Fêrbûna li ser mekanîzmayên ku di pêvajoyê de derbas dibin balkêş e.
Bikin û werin em teknolojiya li pişt wê kifş bikin.
Diving nav Tech
AI Transformers di vî warî de peyvek sereke ye. Ew wek in torên neural ku di pêvajoya zimanê xwezayî de şoreş kir. Di rastiyê de, di navbera transformatorên AI û torên neuralî de paralelên sêwiranê yên girîng hene.
Her du jî ji çend qatên yekîneyên pêvajoyê pêk tên ku rêzek hesaban pêk tînin da ku daneyên têketinê li pêşbîniyên wekî encam veguherînin. Di vê postê de, em ê li hêza AI Transformers û çawa ew cîhana li dora me diguhezînin binêrin.
Potansiyela Pêvajoya Zimanê Xwezayî
Werin em bi bingehîn dest pê bikin. Em hema hema li her derê dibihîzin. Lê, bi rastî pêvajoya zimanê xwezayî çi ye?
Ew beşek e çêkirî ku li ser danûstendina mirov û makîneyan bi karanîna zimanê xwezayî disekine. Armanc ew e ku bihêlin ku komputer bi rengekî watedar û resen zimanê mirovan fam bikin, şîrove bikin û hilberînin.
Naskirina axaftinê, wergera ziman, analîzê, û kurtkirina nivîsê hemî nimûneyên serîlêdanên NLP ne. Ji hêla din ve, modelên NLP-ya kevneşopî, ji bo têgihîştina girêdanên tevlihev ên di navbera peyvan de di hevokekê de têkoşîn kirin. Vê yekê di gelek karên NLP-ê de astên bilind ên rastbûnê ne mumkin kir.
Ev gava ku AI Transformers têkeve wêneyê ye. Bi pêvajoyek xwe-baldariyê, veguherîner dikarin girêdan û girêdanên di navbera peyvan de di hevokek demdirêj de tomar bikin. Ev rêbaz dihêle ku modela hilbijêre ku beşdarî beşên cihêreng ên rêzika têketinê bibe. Ji ber vê yekê, ew dikare navgîn û wateya her peyvê di hevokekê de fam bike.
Bi rastî Modelên Transformers Çi ne
Transformatorek AI-ê ye hînbûna kûr mîmariya ku cûrbecûr agahdariyan fam dike û pêvajoyê dike. Ew di destnîşankirina ka çend bit agahdarî bi hevûdu re têkildar e, wek mînak çawa peyvên cihêreng di hevokekê de bi hev ve girêdayî ne an jî beşên cûda yên wêneyek çawa bi hev ve girêdayî ne.
Ew bi dabeşkirina agahdarî li piçikên piçûk dixebite û dûv re bi yekcarî li hemî wan pêkhateyan dinihêre. Mîna ku gelek robotên piçûk ji bo têgihiştina daneyan hevkariyê dikin. Dûv re, gava ku ew her tiştî dizane, ew hemî pêkhateyan ji nû ve berhev dike da ku bersivek an encamek peyda bike.
Transformatorên AI-ê zehf hêja ne. Ew dikarin çarçove û têkiliyên dirêj-dirêj di navbera agahdariya cihêreng de bigirin. Ev ji bo karên wekî wergera ziman, kurtkirin, û bersiva pirsê krîtîk e. Ji ber vê yekê, ew mêjiyê li pişt gelek tiştên balkêş in ku AI dikare pêk bîne!
Baldarî Hemû Te Need e
Binnivîsa "Tiştê ku hûn hewce ne baldar in" ji weşanek 2017-an re vedibêje ku modela transformatorê pêşniyar kiriye. Ew dîsîplîna pêvajoya zimanê xwezayî (NLP) şoreş kir.
Nivîskarên vê lêkolînê diyar kirin ku mekanîzmaya xwe-baldariyê ya modela veguherîner têra xwe bihêz bû ku rola dubare û kevneşopî bigire. tevnên neuralî yên konvolucional ji bo karên NLP têne bikar anîn.
Xwe-baldarî bi rastî çi ye?
Ew rêbazek e ku dihêle ku model dema ku pêşbîniyan hilberîne li ser beşên cihêreng ên rêzika têketinê hûr bibe.
Bi gotinek din, xwe-balkêşî rê dide modelê ku ji bo her hêmanek di derheqê hemî pêkhateyên din de komek xalên baldariyê bihejmêre, û dihêle ku model girîngiya her hêmanek têketinê hevseng bike.
Di rêbazek veguherîner-based de, xwe-balkêşî bi vî rengî tevdigere:
Rêzeya têketinê yekem car di nav rêzek vektoran de, yek ji bo her endamek rêzê tê bicîh kirin.
Ji bo her hêmanek di rêzê de, model sê kom vektoran diafirîne: vektora pirsê, vektora sereke û vektora nirxê.
Vektora pirsê bi hemî vektorên sereke re tê berhev kirin, û wekhevî bi karanîna hilberek xalî têne hesibandin.
Pûanên balê yên ku di encamê de bi karanîna fonksiyonek softmax ve têne normalîze kirin, ku komek giranan çêdike ku girîngiya têkildar a her perçeyê di rêzikê de destnîşan dike.
Ji bo afirandina nûnertiya encam a dawîn, vektorên nirxê bi giraniya baldariyê têne zêdekirin û berhev kirin.
Modelên veguherîner-based, yên ku xwe-baldariyê bikar tînin, dibe ku bi serfirazî têkiliyên dûrdirêj di rêzikên têketinê de bigirin bêyî ku li ser pencereyên çarçoweya dirêj-rêkûpêk ve girêdayî bin, û wan bi taybetî ji bo sepanên hilberandina zimanê xwezayî bikêr dike.
Mînak
Bihesibînin ku rêzek têketina me ya şeş-nîşan heye: "Pisîk li ser doşek rûnişt." Dibe ku her nîşanek wekî vektorek were temsîl kirin, û rêzika têketinê wekî jêrîn dikare were dîtin:
Dûv re, ji bo her nîşanek, em ê sê kom vektoran ava bikin: vektora pirsê, vektora sereke, û vektora nirxê. Vektora nîşana pêvekirî bi sê matricên giraniya fêrbûyî tê zêdekirin da ku van vektoran peyda bike.
Mînakî, ji bo nîşana yekem "The", vektorên pirs, key û nirx dê bibin:
Vektora pirsê: [0.4, -0.2, 0.1]
Vektora sereke: [0.2, 0.1, 0.5]
Vektora nirxê: [0.1, 0.2, 0.3]
Pûanên baldariyê di navbera her cotek nîşanan de di rêza têketinê de ji hêla mekanîzmaya xwe-baldariyê ve têne hesibandin. Mînakî, xala balê ya di navbera nîşankerên 1 û 2 de "The" dê wekî hilbera xalê ya lêpirsîna wan û vektorên sereke were hesibandin:
Pûana baldarî = xal_hilber (vektora pirsê ya Token 1, vektora sereke ya Token 2)
= (0.4 * 0.8) + (-0.2 * 0.2) + (0.1 * 0.1)
= 0.31
Van xalên baldariyê pêwendiya têkildar a her nîşanek di rêzê de ji yên din re destnîşan dikin.
Di dawiyê de, ji bo her nîşanek, nûneriya derketinê bi girtina berhevokek giran a vektorên nirxê, digel giraniyên ku ji hêla pîvanên baldariyê ve têne destnîşan kirin, têne afirandin. Mînakî, nûneriya encam ji bo nîşana yekem "The", dê bibe:
Vektora derketinê ji bo Token 1 = (Pêveka baldarî bi Token 1 re) * Vektora nirxê ji bo Token 2
+ (Bi Token 3 re xala baldariyê) * Vektora nirxê ji bo Token 3
+ (Bi Token 4 re xala baldariyê) * Vektora nirxê ji bo Token 4
+ (Bi Token 5 re xala baldariyê) * Vektora nirxê ji bo Token 5
+ (Bi Token 6 re xala baldariyê) * Vektora nirxê ji bo 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]
Di encama xwe-baldariyê de, modela-based transformator dikare dema ku rêzika derketinê diafirîne hilbijêrin ku beşdarî beşên cihêreng ên rêzika têketinê bibe.
Serlêdan Ji Hûn Difikirî Zêdetir in
Ji ber ku adaptebûn û jêhatiya wan a ku bi rêgezek karên NLP-ê ve mijûl dibin, wek wergera makîneyê, analîzkirina hestê, kurtkirina nivîsê, û hêj bêtir, transformatorên AI-ê di van salên dawî de populerbûna xwe zêde kirine.
Transformatorên AI-ê di cûrbecûr domanan de, di nav de naskirina wêneyê, pergalên pêşniyarê, û tewra vedîtina dermanan, ji bilî serîlêdanên bingehîn ên zimanê klasîk, hatine bikar anîn.
Transformatorên AI-ê hema hema karanîna bêsînor hene ji ber ku ew dikarin li gelek deverên pirsgirêk û celebên daneyê werin sêwirandin. Transformatorên AI-ê, digel kapasîteya xwe ya analîzkirina rêzikên daneya tevlihev û girtina têkiliyên demdirêj, têne destnîşan kirin ku di salên pêş de di pêşkeftina sepanên AI-ê de faktorek girîng a ajotinê be.
Berawirdkirin bi Mîmarên Tora Neuralî yên Din re
Ji ber ku ew dikarin rêzikên têketinê analîz bikin û têkiliyên dûr-dirêj di nivîsê de bigirin, veguherînerên AI-ê bi taybetî ji bo pêvajoyek zimanê xwezayî dema ku bi serîlêdanên din ên tora neuralî re têne berhev kirin xweş in.
Hin mîmarên tora neuralî, wek torên neuralî yên hevgirtî (CNN) û torên neuralî yên dûbare (RNN), ji hêla din ve, ji karên ku bi hilberandina têketina birêkûpêk re têkildar in, wek wêne an daneyên rêzikên demkî çêtir in.
Pêşeroj Ronahî Digere
Pêşeroja transformatorên AI ronî xuya dike. Yek qadek lêkolîna domdar pêşkeftina modelên bi hêztir ên pêşkeftî ye ku dikarin karên her ku diçe tevlihevtir bi rê ve bibin.
Wekî din, hewl tê dayîn ku veguherînerên AI-ê bi teknolojiyên din ên AI-ê re, wek mînak, werin girêdan hînbûna hînkirinê, da ku kapasîteyên biryargirtinê yên pêşkeftî peyda bikin.
Her pîşesazî hewl dide ku potansiyela AI-ê bikar bîne da ku nûbûnê bimeşîne û pêşbaziyek bi dest bixe. Ji ber vê yekê, transformatorên AI-ê îhtîmal e ku bi pêşkeftî di nav cûrbecûr sepanan de, di nav de lênihêrîna tenduristî, darayî, û yên din de bêne vehewandin.
Digel pêşkeftinên domdar ên teknolojiya veguherîner a AI-yê û potansiyela van amûrên bihêz ên AI-yê ku di awayê pêvajoyê û têgihîştina mirovan de şoreşê bikin, pêşeroj geş xuya dike.
Leave a Reply