Šodien mēs esam liecinieki revolūcijai dabiskās valodas apstrādes jomā. Un tas ir skaidrs, ka bez mākslīgā intelekta nav nākotnes. Mēs jau izmantojam dažādus AI “palīgus”.
Tērzēšanas roboti ir labākie piemēri mūsu gadījumā. Viņi pārstāv jauno komunikācijas laikmetu. Bet kas viņus padara tik īpašus?
Pašreizējie tērzēšanas roboti var saprast un atbildēt uz dabiskās valodas jautājumiem ar tādu pašu precizitāti un detalizētību kā cilvēku eksperti. Ir aizraujoši uzzināt par mehānismiem, kas tiek iesaistīti procesā.
Piesprādzējieties un atklāsim tehnoloģiju.
Niršana tehnikā
AI transformatori ir galvenais atslēgvārds šajā jomā. Viņi ir līdzīgi neironu tīkli kas ir mainījuši dabiskās valodas apstrādi. Patiesībā pastāv ievērojamas dizaina paralēles starp AI transformatoriem un neironu tīkliem.
Abus veido vairāki apstrādes vienību slāņi, kas veic virkni aprēķinu, lai pārvērstu ievades datus prognozēs kā izvadi. Šajā ziņā mēs apskatīsim AI transformatoru spēku un to, kā tie maina pasauli mums apkārt.
Dabiskās valodas apstrādes potenciāls
Sāksim ar pamatiem. Mēs to dzirdam gandrīz visur. Bet kas īsti ir dabiskās valodas apstrāde?
Tas ir segments mākslīgais intelekts kas koncentrējas uz cilvēku un mašīnu mijiedarbību, izmantojot dabisko valodu. Mērķis ir ļaut datoriem uztvert, interpretēt un radīt cilvēka valodu jēgpilni un autentiski.
Runas atpazīšana, valodas tulkošana, sentimenta analīze, un teksta kopsavilkums ir NLP lietojumprogrammu piemēri. No otras puses, tradicionālie NLP modeļi ir cīnījušies, lai saprastu sarežģītās saites starp vārdiem frāzē. Tas padarīja neiespējamu augstu precizitātes līmeni daudzos NLP uzdevumos.
Tas ir tad, kad AI transformatori ievada attēlu. Pašuzmanības procesā transformatori var ierakstīt ilgtermiņa atkarības un saites starp vārdiem frāzē. Šī metode ļauj modelim izvēlēties apmeklēt dažādas ievades secības sadaļas. Tātad tas var saprast katra frāzes vārda kontekstu un nozīmi.
Kas īsti ir transformatoru modeļi
AI transformators ir a dziļa mācīšanās arhitektūra, kas saprot un apstrādā dažāda veida informāciju. Tas ir izcils, nosakot, kā vairāki informācijas biti ir saistīti viens ar otru, piemēram, kā dažādi vārdi frāzē ir saistīti vai kā dažādas attēla sadaļas sader kopā.
Tas darbojas, sadalot informāciju mazos gabaliņos un pēc tam aplūkojot visus šos komponentus vienlaikus. Šķiet, ka daudzi mazi roboti sadarbojas, lai izprastu datus. Pēc tam, kad tas visu zina, tas atkal saliek visus komponentus, lai nodrošinātu atbildi vai izvadi.
AI transformatori ir ārkārtīgi vērtīgi. Viņi var aptvert kontekstu un ilgtermiņa saiknes starp dažādu informāciju. Tas ir ļoti svarīgi tādiem uzdevumiem kā valodas tulkošana, kopsavilkums un atbildes uz jautājumiem. Tātad, viņi ir smadzenes aiz daudzām interesantām lietām, ko AI var paveikt!
Uzmanība ir viss, kas jums nepieciešams
Apakšvirsraksts “Uzmanība ir viss, kas jums nepieciešams” attiecas uz 2017. gada publikāciju, kurā tika piedāvāts transformatora modelis. Tas radīja revolūciju dabiskās valodas apstrādes (NLP) disciplīnā.
Šī pētījuma autori apgalvoja, ka transformatora modeļa pašapziņas mehānisms bija pietiekami spēcīgs, lai uzņemtos parastā atkārtotā un konvolucionālie neironu tīkli izmanto NLP uzdevumiem.
Kas īsti ir pašapziņa?
Tā ir metode, kas ļauj modelim koncentrēties uz dažādiem ievades secības segmentiem, veidojot prognozes.
Citiem vārdiem sakot, pašapziņa ļauj modelim aprēķināt uzmanības punktu kopu katram elementam attiecībā uz visiem pārējiem komponentiem, ļaujot modelim līdzsvarot katra ievades elementa nozīmi.
Uz transformatoriem balstītā pieejā pašuzmanība darbojas šādi:
Ievades secība vispirms tiek iegulta vektoru sērijā, pa vienam katram sekvences dalībniekam.
Katram secības elementam modelis izveido trīs vektoru kopas: vaicājuma vektoru, atslēgas vektoru un vērtību vektoru.
Vaicājuma vektors tiek salīdzināts ar visiem galvenajiem vektoriem, un līdzības tiek aprēķinātas, izmantojot punktu reizinājumu.
Rezultātā iegūtie uzmanības rādītāji tiek normalizēti, izmantojot softmax funkciju, kas ģenerē svaru kopu, kas norāda katra gabala relatīvo nozīmi secībā.
Lai izveidotu galīgo izvades attēlojumu, vērtību vektori tiek reizināti ar uzmanības svariem un summēti.
Uz transformatoriem balstītie modeļi, kuros tiek izmantota uzmanība, var veiksmīgi tvert liela attāluma attiecības ievades secībās, neatkaroties no fiksēta garuma konteksta logiem, padarot tos īpaši noderīgus dabiskās valodas apstrādes lietojumprogrammās.
Piemērs
Pieņemsim, ka mums ir sešu marķieru ievades secība: “Kaķis sēdēja uz paklājiņa”. Katru marķieri var attēlot kā vektoru, un ievades secību var redzēt šādi:
Tālāk katram marķierim mēs izveidosim trīs vektoru kopas: vaicājuma vektoru, atslēgas vektoru un vērtību vektoru. Iegultais marķiera vektors tiek reizināts ar trim apgūtām svara matricām, lai iegūtu šos vektorus.
Piemēram, pirmajam marķierim “The” vaicājuma, atslēgas un vērtību vektori būtu šādi:
Vaicājuma vektors: [0.4, -0.2, 0.1]
Atslēgas vektors: [0.2, 0.1, 0.5]
Vērtības vektors: [0.1, 0.2, 0.3]
Uzmanības rādītājus starp katru marķieru pāri ievades secībā aprēķina pašatvēršanas mehānisms. Piemēram, uzmanības rādītājs starp marķieriem 1 un 2 “The” tiks aprēķināts kā to vaicājuma un galveno vektoru punktveida reizinājums:
Uzmanības rādītājs = dot_product (1. marķiera vaicājuma vektors, 2. pilnvaras atslēgas vektors)
= (0.4 * 0.8) + (-0.2 * 0.2) + (0.1 * 0.1)
= 0.31
Šie uzmanības rādītāji parāda katra secībā esošā marķiera relatīvo atbilstību citiem.
Visbeidzot, katra marķiera izvades attēlojums tiek izveidots, ņemot svērto vērtību vektoru summu, un svarus nosaka uzmanības rādītāji. Piemēram, pirmā marķiera “The” izvades attēlojums būtu:
1. marķiera izvades vektors = (uzmanības rādītājs ar 1. pilnvaru) * 2. pilnvaras vērtības vektors
+ (Uzmanības rādītājs ar 3. marķieri) * 3. marķiera vērtības vektors
+ (Uzmanības rādītājs ar 4. marķieri) * 4. marķiera vērtības vektors
+ (Uzmanības rādītājs ar 5. marķieri) * 5. marķiera vērtības vektors
+ (Uzmanības rādītājs ar 6. marķieri) * 6. marķiera vērtības vektors
= (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]
Pašuzmanības rezultātā uz transformatoru balstītais modelis var izvēlēties ievērot dažādas ievades secības sadaļas, veidojot izvades secību.
Lietojumprogrammas ir vairāk, nekā jūs domājat
Pateicoties to pielāgošanās spējai un spējai veikt plašu NLP uzdevumu klāstu, piemēram, mašīntulkošanu, noskaņojumu analīzi, teksta apkopošanu un citus, AI transformatori pēdējos gados ir kļuvuši populāri.
AI transformatori ir izmantoti dažādās jomās, tostarp attēlu atpazīšanā, ieteikumu sistēmās un pat zāļu atklāšanā, papildus klasiskajām valodu lietojumprogrammām.
AI transformatoriem ir gandrīz neierobežots lietojums, jo tos var pielāgot daudzām problemātiskajām jomām un datu veidiem. AI transformatori ar to spēju analizēt sarežģītas datu secības un uztvert ilgtermiņa attiecības, nākamajos gados ir nozīmīgs virzošais faktors AI lietojumprogrammu attīstībā.
Salīdzinājums ar citām neironu tīklu arhitektūrām
Tā kā AI transformatori var analizēt ievades secības un aptvert liela attāluma attiecības tekstā, tie ir īpaši piemēroti dabiskās valodas apstrādei, salīdzinot ar citām neironu tīkla lietojumprogrammām.
No otras puses, dažas neironu tīklu arhitektūras, piemēram, konvolucionālie neironu tīkli (CNN) un atkārtotie neironu tīkli (RNN), ir labāk piemēroti uzdevumiem, kas saistīti ar strukturētas ievades, piemēram, attēlu vai laikrindu datu, apstrādi.
Nākotne izskatās gaiša
AI transformatoru nākotne šķiet gaiša. Viena no pašreizējā pētījuma jomām ir pakāpeniski jaudīgāku modeļu izstrāde, kas spēj tikt galā ar arvien sarežģītākiem uzdevumiem.
Turklāt tiek mēģināts savienot AI transformatorus ar citām AI tehnoloģijām, piemēram pastiprināt mācīšanās, lai nodrošinātu progresīvākas lēmumu pieņemšanas iespējas.
Katra nozare cenšas izmantot AI potenciālu, lai virzītu inovācijas un sasniegtu konkurētspējas priekšrocības. Tātad AI transformatori, visticamāk, tiks pakāpeniski iekļauti dažādās lietojumprogrammās, tostarp veselības aprūpē, finansēs un citās.
Ar nepārtrauktiem AI transformatoru tehnoloģiju uzlabojumiem un šo spēcīgo AI rīku potenciālu, kas var mainīt veidu, kā cilvēki apstrādā un saprot valodu, nākotne šķiet gaiša.
Atstāj atbildi