Денес сме сведоци на револуција во областа на обработката на природните јазици. А, сигурно е дека нема иднина без вештачка интелигенција. Веќе користиме разни „асистенти“ со вештачка интелигенција.
Четботите се најдобри примери во нашиот случај. Тие ја претставуваат новата ера на комуникација. Но, што ги прави толку посебни?
Тековните чет-ботови можат да разберат и да одговорат на прашањата за природниот јазик со истата прецизност и детали како и човечките експерти. Возбудливо е да се запознаете со механизмите што влегуваат во процесот.
Склопете се и ајде да ја откриеме технологијата зад неа.
Нуркање во технологијата
AI Transformers е главен клучен збор во оваа област. Тие се како нервните мрежи кои направија револуција во обработката на природниот јазик. Во реалноста, постојат значителни дизајн паралели помеѓу трансформаторите со вештачка интелигенција и невронските мрежи.
И двете се составени од неколку слоеви на единици за обработка кои вршат серија пресметки за да ги претворат влезните податоци во предвидувања како излез. Во овој пост, ќе ја разгледаме моќта на трансформаторите со вештачка интелигенција и како тие го менуваат светот околу нас.
Потенцијалот на обработката на природниот јазик
Да почнеме со основите. Го слушаме речиси насекаде. Но, што всушност е обработка на природен јазик?
Тоа е сегмент од вештачка интелигенција кој се фокусира на интеракцијата на луѓето и машините преку употреба на природен јазик. Целта е да им се овозможи на компјутерите да го перцепираат, толкуваат и произведуваат човечки јазик на смислен и автентичен начин.
Препознавање говор, превод на јазик, анализа на чувства, и резимирањето на текст се примери за NLP апликации. Традиционалните НЛП модели, од друга страна, се мачеа да ги сфатат сложените врски помеѓу зборовите во фраза. Ова ги оневозможи високите нивоа на точност во многу НЛП задачи.
Ова е моментот кога на сликата влегуваат трансформаторите со вештачка интелигенција. Со процес на само-внимание, трансформаторите можат да снимаат долгорочни зависности и врски помеѓу зборовите во фраза. Овој метод му овозможува на моделот да избере да присуствува на различни делови од влезната низа. Значи, може да го разбере контекстот и значењето на секој збор во фраза.
Што се всушност моделите на трансформатори
Трансформатор со вештачка интелигенција е длабоко учење архитектура која разбира и обработува различни видови информации. Тој е одличен во одредувањето како повеќе делови од информации се поврзани еден со друг, како на пример како се поврзани различни зборови во фразата или како различни делови од сликата се вклопуваат заедно.
Работи така што ги дели информациите на мали делови и потоа ги разгледува сите тие компоненти одеднаш. Како да соработуваат многу мали роботи за да ги разберат податоците. Следно, штом знае сè, повторно ги составува сите компоненти за да обезбеди одговор или излез.
Трансформаторите со вештачка интелигенција се исклучително вредни. Тие можат да го сфатат контекстот и долгорочните врски помеѓу различните информации. Ова е критично за задачи како превод на јазик, сумирање и одговарање на прашања. Значи, тие се мозокот зад многу интересни работи што вештачката интелигенција може да ги постигне!
Вниманието е се што ви треба
Поднасловот „Внимание е сè што ви треба“ се однесува на публикација од 2017 година што го предложи моделот на трансформаторот. Тоа ја револуционизира дисциплината на обработка на природни јазици (НЛП).
Авторите на ова истражување изјавија дека механизмот за самовнимание на трансформаторскиот модел е доволно силен за да ја преземе улогата на конвенционалните рекурентни и конволутивни невронски мрежи се користи за НЛП задачи.
Што е точно само-внимание?
Тоа е метод кој му овозможува на моделот да се концентрира на различни сегменти од влезната низа при производство на предвидувања.
Со други зборови, самовниманието му овозможува на моделот да пресмета збир на бодови за внимание за секој елемент во однос на сите други компоненти, дозволувајќи му на моделот да го балансира значењето на секој влезен елемент.
Во пристапот базиран на трансформатор, самовниманието функционира на следниов начин:
Влезната низа прво се вградува во серија вектори, по еден за секој член на низата.
За секој елемент во низата, моделот создава три групи вектори: вектор за барање, вектор за клуч и вектор на вредност.
Векторот за барање се споредува со сите клучни вектори, а сличностите се пресметуваат со производ со точки.
Резултатите од вниманието се нормализираат со помош на функцијата softmax, која генерира збир на тежини што укажуваат на релативното значење на секое парче во низата.
За да се создаде конечна излезна претстава, векторите на вредности се множат со тежините на вниманието и се сумираат.
Моделите базирани на трансформатори, кои користат само-внимание, може успешно да доловат врски на долг дострел во влезните секвенци без да зависат од контекстните прозорци со фиксна должина, што ги прави особено корисни за апликации за обработка на природен јазик.
пример
Да претпоставиме дека имаме секвенца за внесување со шест токени: „Мачката седеше на подлогата“. Секој токен може да биде претставен како вектор, а влезната низа може да се види на следниов начин:
Следно, за секој токен, би конструирале три групи вектори: вектор за барање, вектор за клуч и вектор на вредност. Вградениот токен вектор се множи со три научени матрици за тежина за да се добијат овие вектори.
За првиот токен „The“, на пример, векторите за барање, клуч и вредност би биле:
Вектор на барање: [0.4, -0.2, 0.1]
Клучен вектор: [0.2, 0.1, 0.5]
Вектор на вредност: [0.1, 0.2, 0.3]
Резултатите на вниманието помеѓу секој пар токени во влезната низа се пресметуваат со механизмот за самовнимание. На пример, резултатот на вниманието помеѓу токените 1 и 2 „The“ ќе се пресметува како производ на точки на нивното барање и клучните вектори:
Оценка за внимание = точка_производ (вектор за барање на токен 1, клучен вектор на токен 2)
= (0.4 * 0.8) + (-0.2 * 0.2) + (0.1 * 0.1)
= 0.31
Овие оценки за внимание ја покажуваат релативната важност на секој токен во низата со другите.
На крајот, за секој токен, излезната претстава се креира со земање на пондерирана сума на вектори на вредности, при што тежините се одредуваат со оценките за внимание. Излезното претставување за првиот токен „The“, на пример, би било:
Излезен вектор за токен 1 = (оценка за внимание со токен 1) * Вектор на вредност за токен 2
+ (Оценка за внимание со токен 3) * Вектор на вредност за токен 3
+ (Оценка за внимание со токен 4) * Вектор на вредност за токен 4
+ (Оценка за внимание со токен 5) * Вектор на вредност за токен 5
+ (Оценка за внимание со токен 6) * Вектор на вредност за токен 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]
Како резултат на самовниманието, моделот базиран на трансформатор може да избере да присуствува на различни делови од влезната низа при креирањето на излезната низа.
Апликациите се повеќе отколку што мислите
Поради нивната приспособливост и способност да се справат со широк опсег на NLP задачи, како што се машински превод, анализа на чувства, сумирање на текст и многу повеќе, трансформаторите со вештачка интелигенција се зголемија во популарност во последниве години.
Трансформаторите со вештачка интелигенција се користени во различни домени, вклучувајќи препознавање слики, системи за препораки, па дури и откривање лекови, покрај класичните апликации базирани на јазици.
Трансформаторите со вештачка интелигенција имаат речиси неограничена употреба бидејќи можат да се прилагодат на бројни проблематични области и типови на податоци. Трансформаторите со вештачка интелигенција, со нивниот капацитет да анализираат комплицирани секвенци на податоци и да доловат долгорочни врски, се поставени да бидат значаен движечки фактор во развојот на апликации за вештачка интелигенција во следните години.
Споредба со други архитектури на невронски мрежи
Со оглед на тоа што можат да ги анализираат влезните секвенци и да ги сфатат врските на долг дострел во текстот, трансформаторите со вештачка интелигенција се особено добро прилагодени за обработка на природен јазик во споредба со другите апликации на невронски мрежи.
Некои архитектури на невронски мрежи, како што се конволутивните невронски мрежи (CNN) и рекурентните невронски мрежи (RNN), од друга страна, се подобро прилагодени за задачи кои вклучуваат обработка на структуриран влез, како што се слики или податоци за временски серии.
Иднината изгледа светла
Иднината на трансформаторите со вештачка интелигенција изгледа светла. Една област од тековната студија е развојот на прогресивно помоќни модели способни да се справат со сè покомплицирани задачи.
Згора на тоа, се прават обиди да се поврзат трансформаторите со вештачка интелигенција со други технологии за вештачка интелигенција, како на пр зајакнување на учење, да обезбеди понапредни способности за донесување одлуки.
Секоја индустрија се обидува да го искористи потенцијалот на вештачката интелигенција за да поттикне иновации и да постигне конкурентна предност. Значи, трансформаторите со вештачка интелигенција веројатно ќе бидат прогресивно инкорпорирани во различни апликации, вклучително здравство, финансии и други.
Со континуираните подобрувања во технологијата за трансформатори со вештачка интелигенција и потенцијалот овие силни алатки за вештачка интелигенција да го револуционизираат начинот на кој луѓето го обработуваат и разбираат јазикот, иднината изгледа светла.
Оставете Одговор