Бүгүнкү күндө биз табигый тилди иштетүү тармагындагы революциянын күбөсү болуп жатабыз. Жана, албетте, жасалма интеллектсиз келечек жок. Биз буга чейин ар кандай AI "жардамчыларын" колдонуп жатабыз.
Чатботтор биздин ишибиздеги эң жакшы мисалдар. Алар коммуникациянын жаңы доорун билдирет. Бирок, аларды эмне мынчалык өзгөчө кылат?
Учурдагы чатботтор табигый тил боюнча суроо-талаптарды адам эксперттери сыяктуу эле так жана майда-чүйдөсүнө чейин түшүнүп, жооп бере алышат. Процесске кирген механизмдер жөнүндө билүү абдан кызыктуу.
Келиңиз, анын артындагы технологияны ачалы.
Технологияга секирүү
AI Transformers бул чөйрөдө негизги ачкыч болуп саналат. Алар окшош нейрон тармактары табигый тилди кайра иштетүүдө төңкөрүш жасаган. Чындыгында, AI трансформаторлору менен нейрон тармактарынын ортосунда олуттуу дизайн параллелдери бар.
Экөө тең кириш маалыматтарын чыгаруу катары болжолдоолорго айландыруу үчүн бир катар эсептөөлөрдү аткарган кайра иштетүү бирдиктеринин бир нече катмарларынан турат. Бул постто биз AI Transformers күчүн жана алар бизди курчап турган дүйнөнү кантип өзгөртүп жатканын карап чыгабыз.
Табигый тилди иштетүүнүн потенциалы
Негизгилерден баштайлы. Аны дээрлик бардык жерде угабыз. Бирок, табигый тилди иштетүү деген эмне?
Бул сегмент Жасалма интеллект табигый тилди колдонуу аркылуу адамдардын жана машиналардын өз ара аракеттенүүсүнө багытталган. Максаты – компьютерлерге адамдын тилин маңыздуу жана анык түрдө кабыл алууга, чечмелөөгө жана чыгарууга мүмкүндүк берүү.
Кепти таануу, тилди которуу, сезимдерди талдоо, жана текстти жалпылоо NLP колдонмолорунун бардык мисалдары болуп саналат. Салттуу NLP моделдери, экинчи жагынан, сөз айкашындагы сөздөрдүн ортосундагы татаал байланыштарды түшүнүү үчүн күрөшүп келишет. Бул көптөгөн NLP тапшырмаларында жогорку тактыкты мүмкүн эмес кылды.
Бул AI Transformers сүрөткө киргенде. Өзүнө көңүл буруу процесси менен трансформаторлор сөз айкашындагы сөздөрдүн ортосундагы узак мөөнөттүү көз карандылыктарды жана байланыштарды жаза алышат. Бул ыкма моделге киргизүү ырааттуулугунун ар кандай бөлүмдөрүнө катышууну тандоого мүмкүндүк берет. Ошентип, ал сөз айкашындагы ар бир сөздүн контекстти жана маанисин түшүнө алат.
Трансформаторлордун моделдери кандай
AI трансформатору а терең билим алуу маалыматтын ар кандай түрлөрүн түшүнгөн жана иштеткен архитектура. Ал бир нече бит маалыматтын бири-бири менен кандай байланышы бар экенин, мисалы, сөз айкашындагы ар кандай сөздөрдүн кандай байланышы бар же сүрөттөлүштүн ар кандай бөлүмдөрү кантип бири-бирине дал келерин аныктоодо артыкчылык кылат.
Ал маалыматты кичинекей бөлүктөргө бөлүп, анан ошол компоненттердин баарын бир эле учурда карап иштейт. Көптөгөн кичинекей роботтор маалыматтарды түшүнүү үчүн кызматташып жаткандай. Андан кийин, ал баарын билгенден кийин, жооп же жыйынтыкты камсыз кылуу үчүн бардык компоненттерди кайра чогултат.
AI трансформаторлору өтө баалуу. Алар контекстти жана ар түрдүү маалыматтын ортосундагы узак мөөнөттүү байланыштарды түшүнө алышат. Бул тилди которуу, жыйынтыктоо жана суроого жооп берүү сыяктуу тапшырмалар үчүн өтө маанилүү. Ошентип, алар AI жасай ала турган көптөгөн кызыктуу нерселердин артында турган мээлер!
Көңүл буруңуз
"Көңүл буруңуз" деген субтитр трансформатордун моделин сунуштаган 2017-жылдагы басылмага шилтеме кылат. Бул табигый тилди иштетүү (NLP) дисциплинасында революция жасады.
Бул изилдөөнүн авторлору трансформатор моделинин өзүнө көңүл буруу механизми кадимки кайталануучу жана конволюциялык нейрон тармактары NLP милдеттери үчүн колдонулат.
Өзүнө көңүл буруу деген эмне?
Бул болжолдоолорду жасап жатканда моделге киргизүү ырааттуулугунун ар кандай сегменттерине топтоштурууга мүмкүндүк берүүчү ыкма.
Башкача айтканда, өзүнө көңүл буруу моделге бардык башка компоненттерге карата ар бир элемент үчүн көңүл упайларынын топтомун эсептөөгө мүмкүндүк берет, бул моделге ар бир киргизүү элементинин маанисин тең салмактоого мүмкүндүк берет.
Трансформаторго негизделген мамиледе өзүнө көңүл буруу төмөнкүдөй иштейт:
Киргизүү ырааттуулугу алгач ар бир ырааттуулук мүчөсү үчүн бирден векторлордун сериясына киргизилет.
Тартиптин ар бир элементи үчүн модель векторлордун үч топтомун түзөт: суроо вектору, негизги вектор жана маани вектору.
Суроо вектору бардык негизги векторлор менен салыштырылат, ал эми окшоштуктар чекиттүү продуктунун жардамы менен эсептелет.
Натыйжадагы көңүл упайлары ырааттуулуктагы ар бир бөлүктүн салыштырмалуу маанисин көрсөтүүчү салмактардын топтомун түзүүчү softmax функциясынын жардамы менен нормалдаштырылган.
Жыйынтыктоочу көрсөткүчтү түзүү үчүн маанилик векторлор көңүл салмактарына көбөйтүлөт жана жыйынтыкталат.
Өзүнө көңүл бурууну колдонгон трансформатордун негизиндеги моделдер туруктуу узундуктагы контексттик терезелерге көз каранды болбостон киргизүү ырааттуулугунда узак аралыктагы мамилелерди ийгиликтүү тартып алышы мүмкүн, бул аларды табигый тилди иштетүү колдонмолору үчүн өзгөчө пайдалуу кылат.
мисал
Бизде алты белгиден турган киргизүү ырааттуулугу бар дейли: "Мышык килемге отурду." Ар бир токен вектор катары көрсөтүлүшү мүмкүн жана киргизүү ырааттуулугу төмөнкүчө чагылдырууга болот:
Андан кийин, ар бир токен үчүн биз векторлордун үч топтомун түзөбүз: суроо вектору, ачкыч вектор жана маани вектору. Бул векторлорду алуу үчүн камтылган токен вектору үч үйрөнүлгөн салмактык матрицага көбөйтүлөт.
Биринчи белги "The" үчүн, мисалы, суроо, ачкыч жана маани векторлору:
Суроо вектору: [0.4, -0.2, 0.1]
Негизги вектор: [0.2, 0.1, 0.5]
Мааниси вектор: [0.1, 0.2, 0.3]
Киргизүү ырааттуулугундагы ар бир жуптун ортосундагы көңүл буруу упайлары өзүнө көңүл буруу механизми менен эсептелет. Мисалы, "The" 1 жана 2-токендеринин ортосундагы көңүл буруу баллы алардын суроосунун жана негизги векторлорунун чекиттүү продуктусу катары эсептелинет:
Көңүл буруу упай = dot_product(Токен 1дин суроо вектору, Токен 2нин негизги вектору)
= (0.4 * 0.8) + (-0.2 * 0.2) + (0.1 * 0.1)
= 0.31
Бул көңүл упайлары ар бир белгинин башкаларга карата ырааттуулугун көрсөтөт.
Акырында, ар бир токен үчүн чыгаруу өкүлчүлүгү маанилик векторлорунун салмактуу суммасын алуу менен түзүлөт, салмактар көңүл упайлары менен аныкталат. Мисалы, биринчи "The" энбелгиси үчүн чыгаруу өкүлчүлүгү:
Токен 1 үчүн чыгаруу вектору = (Токен 1 менен көңүл буруу упай) * Токен 2 үчүн маани вектору
+ (Токен 3 менен көңүл буруу баллы) * Токен 3 үчүн маани вектору
+ (Токен 4 менен көңүл буруу баллы) * Токен 4 үчүн маани вектору
+ (Токен 5 менен көңүл буруу баллы) * Токен 5 үчүн маани вектору
+ (Токен 6 менен көңүл буруу баллы) * Токен 6 үчүн маани вектору
= (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]
Өзүнө көңүл буруунун натыйжасында трансформаторго негизделген модель чыгуу ырааттуулугун түзүүдө киргизүү ырааттуулугунун ар кандай бөлүмдөрүнө катышууну тандай алат.
Тиркемелер сиз ойлогондон да көп
Машина которуу, сезимди талдоо, текстти жалпылоо жана башкалар сыяктуу NLP тапшырмаларынын кеңири спектрин чечүүгө ыңгайлашкандыктан жана жөндөмдүүлүгүнөн улам, AI трансформаторлору акыркы жылдары популярдуулукка ээ болду.
Классикалык тилге негизделген тиркемелерден тышкары, AI трансформаторлору ар кандай домендерде, анын ичинде сүрөттөрдү таануу, рекомендациялоо системалары жана атүгүл дарыларды табууда колдонулган.
AI трансформаторлору дээрлик чексиз колдонууга ээ, анткени алар көптөгөн көйгөйлүү аймактарга жана маалымат түрлөрүнө ылайыкташтырылышы мүмкүн. Татаал маалыматтардын ырааттуулугун талдоо жана узак мөөнөттүү мамилелерди түзүү жөндөмдүүлүгү менен AI трансформаторлору кийинки жылдарда AI колдонмолорун өнүктүрүүдө олуттуу кыймылдаткыч фактор болуп калат.
Башка нейрон тармактарынын архитектуралары менен салыштыруу
Алар киргизүү ырааттуулугун талдап, тексттеги узак аралык мамилелерди түшүнө алгандыктан, AI трансформаторлору башка нейрон тармактарынын тиркемелерине салыштырмалуу табигый тилди иштетүү үчүн өзгөчө ылайыктуу.
Кээ бир нейрон тармактарынын архитектуралары, мисалы, конволюциялык нейрон тармактары (CNNs) жана кайталануучу нейрон тармактары (RNNs), экинчи жагынан, сүрөттөр же убакыт серияларынын маалыматтары сыяктуу структураланган киргизүүнү иштетүүнү камтыган тапшырмаларга жакшыраак ылайыктуу.
Келечек жаркын
AI трансформаторлорунун келечеги жаркын көрүнөт. Жүргүзүлүп жаткан изилдөөнүн бир багыты - барган сайын татаалдашкан милдеттерди чечүүгө жөндөмдүү, барган сайын күчтүү моделдерди иштеп чыгуу.
Мындан тышкары, AI трансформаторлорун башка AI технологиялары менен туташтыруу аракеттери көрүлүүдө кубаттоо билим, чечимдерди кабыл алууда өркүндөтүлгөн мүмкүнчүлүктөрдү камсыз кылуу.
Ар бир тармак инновацияларды жайылтуу жана атаандаштыкка жөндөмдүүлүккө жетүү үчүн AI потенциалын колдонууга аракет кылууда. Ошентип, AI трансформаторлору акырындык менен ар кандай колдонмолорго, анын ичинде саламаттыкты сактоо, каржы жана башкаларга киргизилиши мүмкүн.
AI трансформатордук технологиясынын үзгүлтүксүз өркүндөтүлүшү жана бул күчтүү AI инструменттеринин адамдардын тилди иштетүү жана түшүнүү ыкмасын өзгөртө турган потенциалы менен келечек жаркын көрүнөт.
Таштап Жооп