आज आपण नैसर्गिक भाषा प्रक्रियेच्या क्षेत्रात क्रांतीचे साक्षीदार आहोत. आणि, हे निश्चित आहे की कृत्रिम बुद्धिमत्तेशिवाय भविष्य नाही. आम्ही आधीच विविध AI “सहाय्यक” वापरत आहोत.
आमच्या बाबतीत चॅटबॉट्स ही सर्वोत्तम उदाहरणे आहेत. ते संवादाच्या नवीन युगाचे प्रतिनिधित्व करतात. पण, त्यांना इतके खास काय बनवते?
सध्याचे चॅटबॉट्स मानवी तज्ञांप्रमाणेच नैसर्गिक भाषेतील चौकशीचे आकलन आणि उत्तरे देऊ शकतात. प्रक्रियेत जाणाऱ्या यंत्रणेबद्दल जाणून घेणे रोमांचक आहे.
चला आणि त्यामागील तंत्रज्ञान शोधूया.
टेक मध्ये डायव्हिंग
एआय ट्रान्सफॉर्मर्स हा या क्षेत्रातील एक प्रमुख कीवर्ड आहे. ते सारखे आहेत न्यूरल नेटवर्क ज्याने नैसर्गिक भाषा प्रक्रियेत क्रांती घडवून आणली आहे. प्रत्यक्षात, एआय ट्रान्सफॉर्मर्स आणि न्यूरल नेटवर्क्समध्ये डिझाइन समांतर आहेत.
दोन्ही प्रक्रिया युनिट्सच्या अनेक स्तरांपासून बनलेले आहेत जे इनपुट डेटाचे आउटपुट म्हणून अंदाजांमध्ये रूपांतरित करण्यासाठी गणनांची मालिका करतात. या पोस्टमध्ये, आम्ही एआय ट्रान्सफॉर्मर्सची शक्ती आणि ते आपल्या सभोवतालचे जग कसे बदलत आहेत ते पाहू.
नैसर्गिक भाषा प्रक्रियेची क्षमता
चला मूलभूत गोष्टींसह प्रारंभ करूया. आम्ही जवळजवळ सर्वत्र ऐकतो. पण, नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया म्हणजे नेमके काय?
चा एक विभाग आहे कृत्रिम बुद्धिमत्ता जे नैसर्गिक भाषेच्या वापराद्वारे मानव आणि मशीन यांच्या परस्परसंवादावर लक्ष केंद्रित करते. संगणकांना अर्थपूर्ण आणि प्रामाणिक रीतीने मानवी भाषेचे आकलन, व्याख्या आणि निर्मिती करण्याची अनुमती देणे हे उद्दिष्ट आहे.
भाषण ओळख, भाषा अनुवाद, भावना विश्लेषण, आणि मजकूर सारांश ही सर्व NLP अनुप्रयोगांची उदाहरणे आहेत. पारंपारिक NLP मॉडेल्स, दुसरीकडे, वाक्यांशातील शब्दांमधील जटिल दुवे समजून घेण्यासाठी संघर्ष करतात. यामुळे अनेक NLP कार्यांमध्ये अचूकतेची उच्च पातळी अशक्य झाली.
जेव्हा एआय ट्रान्सफॉर्मर्स चित्रात प्रवेश करतात तेव्हा असे होते. स्वत: ची लक्ष देण्याची प्रक्रिया करून, ट्रान्सफॉर्मर दीर्घकालीन अवलंबित्व आणि वाक्यांशातील शब्दांमधील दुवे रेकॉर्ड करू शकतात. ही पद्धत मॉडेलला इनपुट क्रमाच्या विविध विभागांमध्ये उपस्थित राहण्यासाठी निवडण्यास सक्षम करते. तर, ते एका वाक्यांशातील प्रत्येक शब्दाचा संदर्भ आणि अर्थ समजू शकतो.
ट्रान्सफॉर्मर्स मॉडेल्स नक्की काय आहेत
एआय ट्रान्सफॉर्मर म्हणजे ए खोल शिकणे आर्किटेक्चर जे विविध प्रकारची माहिती समजते आणि त्यावर प्रक्रिया करते. माहितीचे अनेक बिट्स एकमेकांशी कसे संबंधित आहेत, जसे की वाक्यांशातील भिन्न शब्द कसे जोडलेले आहेत किंवा प्रतिमेचे वेगवेगळे विभाग एकमेकांशी कसे जुळतात हे निर्धारित करण्यात ते उत्कृष्ट आहे.
हे माहितीचे छोट्या छोट्या तुकड्यांमध्ये विभाजन करून आणि नंतर त्या सर्व घटकांना एकाच वेळी पाहून कार्य करते. असे आहे की असंख्य छोटे रोबोट डेटा समजून घेण्यासाठी सहकार्य करत आहेत. पुढे, एकदा त्याला सर्व काही कळले की, तो प्रतिसाद किंवा आउटपुट देण्यासाठी सर्व घटक पुन्हा एकत्र करतो.
एआय ट्रान्सफॉर्मर अत्यंत मौल्यवान आहेत. ते विविध माहितीमधील संदर्भ आणि दीर्घकालीन दुवे समजून घेऊ शकतात. भाषा भाषांतर, सारांश आणि प्रश्नोत्तरे यासारख्या कार्यांसाठी हे महत्त्वपूर्ण आहे. तर, AI द्वारे पूर्ण करू शकणार्या बर्याच मनोरंजक गोष्टींमागे त्यांचा मेंदू आहे!
लक्ष तुम्हाला आवश्यक आहे
उपशीर्षक “लक्ष इज ऑल यू नीड” हे ट्रान्सफॉर्मर मॉडेल प्रस्तावित केलेल्या 2017 प्रकाशनाचा संदर्भ देते. यामुळे नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया (NLP) च्या शिस्तीत क्रांती झाली.
या संशोधनाच्या लेखकांनी सांगितले की ट्रान्सफॉर्मर मॉडेलची स्वयं-लक्ष यंत्रणा पारंपारिक आवर्तीची भूमिका घेण्याइतकी मजबूत होती आणि कंव्होल्युशनल न्यूरल नेटवर्क्स NLP कार्यांसाठी वापरला जातो.
स्वतःकडे लक्ष देणे म्हणजे नेमके काय?
ही एक पद्धत आहे जी मॉडेलला अंदाज तयार करताना विविध इनपुट अनुक्रम विभागांवर लक्ष केंद्रित करण्यास अनुमती देते.
दुसर्या शब्दात, स्व-लक्ष हे मॉडेलला इतर सर्व घटकांशी संबंधित प्रत्येक घटकासाठी लक्ष स्कोअरच्या संचाची गणना करण्यास सक्षम करते, मॉडेलला प्रत्येक इनपुट घटकाचे महत्त्व संतुलित करण्यास अनुमती देते.
ट्रान्सफॉर्मर-आधारित दृष्टिकोनामध्ये, स्वत: ची लक्ष खालीलप्रमाणे कार्य करते:
इनपुट अनुक्रम प्रथम वेक्टरच्या मालिकेत एम्बेड केला जातो, प्रत्येक अनुक्रम सदस्यासाठी एक.
अनुक्रमातील प्रत्येक घटकासाठी, मॉडेल व्हेक्टरचे तीन संच तयार करते: क्वेरी वेक्टर, की व्हेक्टर आणि व्हॅल्यू वेक्टर.
क्वेरी व्हेक्टरची तुलना सर्व प्रमुख वेक्टरशी केली जाते आणि समानता डॉट उत्पादन वापरून मोजली जाते.
सॉफ्टमॅक्स फंक्शन वापरून परिणामी लक्ष स्कोअर सामान्य केले जातात, जे अनुक्रमातील प्रत्येक तुकड्याचे सापेक्ष महत्त्व दर्शविणारा वजनांचा संच तयार करतो.
अंतिम आउटपुट प्रेझेंटेशन तयार करण्यासाठी, व्हॅल्यू व्हेक्टर लक्ष वेट्सने गुणाकार केला जातो आणि बेरीज केला जातो.
ट्रान्सफॉर्मर-आधारित मॉडेल्स, जे स्व-लक्ष्य वापरतात, निश्चित-लांबीच्या संदर्भ विंडोवर अवलंबून न राहता इनपुट अनुक्रमांमध्ये दीर्घ-श्रेणी संबंध यशस्वीपणे कॅप्चर करू शकतात, ज्यामुळे ते विशेषतः नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया अनुप्रयोगांसाठी उपयुक्त ठरतात.
उदाहरण
गृहीत धरा आमच्याकडे सहा-टोकन इनपुट क्रम आहे: "मांजर चटईवर बसली." प्रत्येक टोकन वेक्टर म्हणून दर्शवले जाऊ शकते आणि इनपुट क्रम खालीलप्रमाणे पाहिले जाऊ शकते:
पुढे, प्रत्येक टोकनसाठी, आम्ही व्हेक्टरचे तीन संच तयार करू: क्वेरी व्हेक्टर, की व्हेक्टर आणि व्हॅल्यू व्हेक्टर. एम्बेडेड टोकन वेक्टरला हे वेक्टर मिळण्यासाठी तीन शिकलेल्या वजन मॅट्रिक्सने गुणाकार केला जातो.
पहिल्या टोकनसाठी “The,” उदाहरणार्थ, क्वेरी, की आणि व्हॅल्यू व्हेक्टर असतील:
क्वेरी वेक्टर: [०.४, -०.२, ०.१]
की वेक्टर: [०.२, ०.१, ०.५]
मूल्य वेक्टर: [०.१, ०.२, ०.३]
इनपुट अनुक्रमातील टोकनच्या प्रत्येक जोडीमधील लक्ष गुणांची गणना स्वयं-लक्ष यंत्रणेद्वारे केली जाते. उदाहरणार्थ, टोकन 1 आणि 2 "The" मधील लक्ष स्कोअर त्यांच्या क्वेरी आणि की व्हेक्टरचे डॉट उत्पादन म्हणून मोजले जाईल:
लक्ष स्कोअर = dot_product (टोकन 1 चा क्वेरी वेक्टर, टोकन 2 चा की वेक्टर)
= (0.4 * 0.8) + (-0.2 * 0.2) + (0.1 * 0.1)
= 0.31
हे लक्ष स्कोअर इतरांच्या अनुक्रमात प्रत्येक टोकनची सापेक्ष प्रासंगिकता दर्शवतात.
शेवटी, प्रत्येक टोकनसाठी, आउटपुट प्रेझेंटेशन व्हॅल्यू व्हेक्टरची भारित बेरीज घेऊन, लक्ष स्कोअरद्वारे निर्धारित केलेल्या वजनांसह तयार केले जाते. पहिल्या टोकन "The" साठी आउटपुट प्रतिनिधित्व उदाहरणार्थ, असेल:
टोकन 1 साठी आउटपुट वेक्टर = (टोकन 1 सह लक्ष स्कोअर) * टोकन 2 साठी व्हॅल्यू वेक्टर
+ (टोकन ३ सह लक्ष स्कोअर) * टोकन ३ साठी व्हॅल्यू वेक्टर
+ (टोकन ३ सह लक्ष स्कोअर) * टोकन ३ साठी व्हॅल्यू वेक्टर
+ (टोकन ३ सह लक्ष स्कोअर) * टोकन ३ साठी व्हॅल्यू वेक्टर
+ (टोकन ३ सह लक्ष स्कोअर) * टोकन ३ साठी व्हॅल्यू वेक्टर
= (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] ) + (०.२२ * [०.६, -०.३, ०.४])
= [०.२६६९, ०.१५३३, ०.२७१५]
स्व-लक्षाच्या परिणामी, ट्रान्सफॉर्मर-आधारित मॉडेल आउटपुट अनुक्रम तयार करताना इनपुट क्रमाच्या विविध विभागांमध्ये उपस्थित राहणे निवडू शकते.
अनुप्रयोग तुम्ही विचार करता त्यापेक्षा जास्त आहेत
त्यांच्या अनुकूलनक्षमतेमुळे आणि NLP कार्यांची विस्तृत श्रेणी हाताळण्याची क्षमता, जसे की मशीन भाषांतर, भावना विश्लेषण, मजकूर सारांश आणि बरेच काही, अलिकडच्या वर्षांत AI ट्रान्सफॉर्मर्स लोकप्रिय झाले आहेत.
एआय ट्रान्सफॉर्मर क्लासिक भाषा-आधारित अनुप्रयोगांव्यतिरिक्त चित्र ओळख, शिफारस प्रणाली आणि अगदी औषध शोध यासह विविध डोमेनमध्ये वापरले गेले आहेत.
एआय ट्रान्सफॉर्मर्सचे जवळजवळ अमर्याद उपयोग आहेत कारण ते असंख्य समस्या क्षेत्रे आणि डेटा प्रकारांसाठी तयार केले जाऊ शकतात. AI ट्रान्सफॉर्मर, त्यांच्या गुंतागुंतीच्या डेटा क्रमांचे विश्लेषण करण्याच्या आणि दीर्घकालीन संबंध कॅप्चर करण्याच्या क्षमतेसह, पुढील वर्षांमध्ये AI ऍप्लिकेशन्सच्या विकासामध्ये एक महत्त्वपूर्ण प्रेरक घटक ठरणार आहेत.
इतर न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चरशी तुलना
ते इनपुट अनुक्रमांचे विश्लेषण करू शकतात आणि मजकूरातील दीर्घ-श्रेणीतील संबंध समजू शकतात, इतर न्यूरल नेटवर्क ऍप्लिकेशन्सच्या तुलनेत AI ट्रान्सफॉर्मर्स नैसर्गिक भाषा प्रक्रियेसाठी विशेषतः योग्य आहेत.
काही न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर्स, जसे की कॉन्व्होल्युशनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) आणि रिकरंट न्यूरल नेटवर्क (RNNs), दुसरीकडे, चित्रे किंवा टाइम सीरिज डेटा सारख्या संरचित इनपुटच्या प्रक्रियेचा समावेश असलेल्या कार्यांसाठी अधिक अनुकूल आहेत.
भविष्य उज्ज्वल दिसत आहे
एआय ट्रान्सफॉर्मर्सचे भविष्य उज्ज्वल दिसते. सध्या सुरू असलेल्या अभ्यासाचे एक क्षेत्र म्हणजे वाढत्या गुंतागुंतीची कार्ये हाताळण्यास सक्षम असलेल्या उत्तरोत्तर अधिक शक्तिशाली मॉडेल्सचा विकास.
शिवाय, एआय ट्रान्सफॉर्मरला इतर एआय तंत्रज्ञानाशी जोडण्याचा प्रयत्न केला जात आहे, जसे की मजबुतीकरण शिक्षण, अधिक प्रगत निर्णय क्षमता प्रदान करण्यासाठी.
प्रत्येक उद्योग AI ची क्षमता वापरून नावीन्य आणण्यासाठी आणि स्पर्धात्मक धार मिळविण्याचा प्रयत्न करत आहे. त्यामुळे, आरोग्यसेवा, वित्त आणि इतरांसह विविध अनुप्रयोगांमध्ये AI ट्रान्सफॉर्मर हळूहळू समाविष्ट केले जाण्याची शक्यता आहे.
AI ट्रान्सफॉर्मर तंत्रज्ञानातील सतत सुधारणांमुळे आणि या मजबूत AI साधनांच्या क्षमतेमुळे मानवाच्या प्रक्रियेत आणि भाषेचे आकलन करण्याच्या पद्धतीमध्ये क्रांती घडवून आणण्याची क्षमता, भविष्य उज्ज्वल दिसते.
प्रत्युत्तर द्या