Hari ini kita menyaksikan revolusi dalam bidang pemprosesan bahasa semula jadi. Dan, sudah pasti tiada masa depan tanpa kecerdasan buatan. Kami sudah menggunakan pelbagai "pembantu" AI.
Chatbots ialah contoh terbaik dalam kes kami. Mereka mewakili era baru komunikasi. Tetapi, apakah yang membuatkan mereka begitu istimewa?
Chatbot semasa boleh memahami dan menjawab pertanyaan bahasa semula jadi dengan ketepatan dan perincian yang sama seperti pakar manusia. Sangat menarik untuk mengetahui tentang mekanisme yang terlibat dalam proses tersebut.
Ikat pinggang dan mari temui teknologi di sebaliknya.
Menyelam ke dalam Teknologi
AI Transformers ialah kata kunci utama dalam bidang ini. Mereka seperti rangkaian saraf yang telah merevolusikan pemprosesan bahasa semula jadi. Pada hakikatnya, terdapat banyak persamaan reka bentuk antara pengubah AI dan rangkaian saraf.
Kedua-duanya terdiri daripada beberapa lapisan unit pemprosesan yang melakukan satu siri pengiraan untuk menukar data input kepada ramalan sebagai output. Dalam siaran ini, kita akan melihat kuasa Transformers AI dan cara mereka mengubah dunia di sekeliling kita.
Potensi Pemprosesan Bahasa Semulajadi
Mari kita mulakan dengan asas. Kami mendengarnya hampir di mana-mana. Tetapi, apakah sebenarnya pemprosesan bahasa semula jadi?
Ia adalah segmen daripada kecerdasan buatan yang memberi tumpuan kepada interaksi manusia dan mesin melalui penggunaan bahasa semula jadi. Matlamatnya adalah untuk membolehkan komputer melihat, mentafsir, dan menghasilkan bahasa manusia dengan cara yang bermakna dan sahih.
Pengecaman pertuturan, terjemahan bahasa, analisis sentimen, dan ringkasan teks adalah semua contoh aplikasi NLP. Model NLP tradisional, sebaliknya, telah bergelut untuk memahami pautan kompleks antara perkataan dalam frasa. Ini menjadikan tahap ketepatan yang tinggi dalam banyak tugas NLP mustahil.
Ini adalah apabila AI Transformers memasuki gambar. Melalui proses perhatian sendiri, transformer boleh merekodkan kebergantungan jangka panjang dan pautan antara perkataan dalam frasa. Kaedah ini membolehkan model memilih untuk menghadiri pelbagai bahagian jujukan input. Jadi, ia boleh memahami konteks dan makna setiap perkataan dalam frasa.
Apakah Sebenarnya Model Transformers
Pengubah AI ialah a pembelajaran mendalam seni bina yang memahami dan memproses pelbagai jenis maklumat. Ia cemerlang dalam menentukan cara berbilang bit maklumat berkaitan antara satu sama lain, seperti cara perkataan yang berbeza dalam frasa dipautkan atau cara bahagian imej yang berbeza sesuai bersama.
Ia berfungsi dengan membahagikan maklumat kepada bahagian kecil dan kemudian melihat semua komponen tersebut sekaligus. Seolah-olah banyak robot kecil bekerjasama untuk memahami data. Seterusnya, apabila ia mengetahui segala-galanya, ia menyusun semula semua komponen untuk memberikan respons atau output.
Pengubah AI sangat berharga. Mereka boleh memahami konteks dan hubungan jangka panjang antara pelbagai maklumat. Ini penting untuk tugasan seperti terjemahan bahasa, ringkasan dan menjawab soalan. Jadi, merekalah otak di sebalik banyak perkara menarik yang boleh dicapai oleh AI!
Perhatian adalah Semua yang Anda Perlukan
Sari kata "Perhatian Adalah Semua yang Anda Perlukan" merujuk kepada penerbitan 2017 yang mencadangkan model pengubah. Ia merevolusikan disiplin pemprosesan bahasa semula jadi (NLP).
Penulis penyelidikan ini menyatakan bahawa mekanisme perhatian kendiri model pengubah adalah cukup kuat untuk mengambil peranan berulang dan konvensional. rangkaian saraf konvolusi digunakan untuk tugasan NLP.
Apakah Perhatian Diri Sebetulnya?
Ia adalah kaedah yang membolehkan model menumpukan pada pelbagai segmen jujukan input apabila menghasilkan ramalan.
Dalam erti kata lain, perhatian kendiri membolehkan model mengira satu set skor perhatian bagi setiap elemen berkenaan semua komponen lain, membolehkan model mengimbangi kepentingan setiap elemen input.
Dalam pendekatan berasaskan pengubah, perhatian diri beroperasi seperti berikut:
Jujukan input mula-mula dibenamkan ke dalam satu siri vektor, satu untuk setiap ahli jujukan.
Untuk setiap elemen dalam jujukan, model mencipta tiga set vektor: vektor pertanyaan, vektor kunci dan vektor nilai.
Vektor pertanyaan dibandingkan dengan semua vektor utama, dan persamaan dikira menggunakan produk titik.
Skor perhatian yang terhasil dinormalisasi menggunakan fungsi softmax, yang menjana satu set pemberat yang menunjukkan kepentingan relatif setiap bahagian dalam jujukan.
Untuk mencipta perwakilan keluaran akhir, vektor nilai didarab dengan pemberat perhatian dan dijumlahkan.
Model berasaskan pengubah, yang menggunakan perhatian kendiri, mungkin berjaya menangkap perhubungan jarak jauh dalam jujukan input tanpa bergantung pada tetingkap konteks panjang tetap, menjadikannya amat berguna untuk aplikasi pemprosesan bahasa semula jadi.
Contoh
Andaikan kita mempunyai urutan input enam token: "Kucing itu duduk di atas tikar." Setiap token boleh diwakili sebagai vektor, dan urutan input boleh dilihat seperti berikut:
Seterusnya, untuk setiap token, kami akan membina tiga set vektor: vektor pertanyaan, vektor kunci dan vektor nilai. Vektor token terbenam didarab dengan tiga matriks berat yang dipelajari untuk menghasilkan vektor ini.
Untuk token pertama "The," sebagai contoh, pertanyaan, kunci dan vektor nilai ialah:
Vektor pertanyaan: [0.4, -0.2, 0.1]
Vektor kunci: [0.2, 0.1, 0.5]
Vektor nilai: [0.1, 0.2, 0.3]
Markah perhatian antara setiap pasangan token dalam urutan input dikira oleh mekanisme perhatian kendiri. Sebagai contoh, skor perhatian antara token 1 dan 2 “The” akan dikira sebagai hasil darab titik pertanyaan dan vektor utamanya:
Skor perhatian = dot_product(Vektor pertanyaan Token 1, Vektor kunci Token 2)
= (0.4 * 0.8) + (-0.2 * 0.2) + (0.1 * 0.1)
= 0.31
Skor perhatian ini menunjukkan perkaitan relatif setiap token dalam urutan kepada yang lain.
Akhir sekali, bagi setiap token, perwakilan output dibuat dengan mengambil jumlah wajaran vektor nilai, dengan pemberat ditentukan oleh skor perhatian. Perwakilan output untuk token pertama "The," sebagai contoh, ialah:
Vektor output untuk Token 1 = (Skor perhatian dengan Token 1) * Vektor nilai untuk Token 2
+ (Skor perhatian dengan Token 3) * Vektor nilai untuk Token 3
+ (Skor perhatian dengan Token 4) * Vektor nilai untuk Token 4
+ (Skor perhatian dengan Token 5) * Vektor nilai untuk Token 5
+ (Skor perhatian dengan Token 6) * Vektor nilai untuk 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]
Hasil daripada perhatian kendiri, model berasaskan pengubah boleh memilih untuk menghadiri bahagian berlainan jujukan input apabila mencipta jujukan output.
Aplikasi Lebih Daripada Anda Fikirkan
Oleh kerana kebolehsuaian dan keupayaan mereka untuk mengendalikan pelbagai tugas NLP, seperti terjemahan mesin, analisis sentimen, ringkasan teks dan banyak lagi, pengubah AI telah semakin popular sejak beberapa tahun kebelakangan ini.
Transformer AI telah digunakan dalam pelbagai domain, termasuk pengecaman gambar, sistem pengesyoran, dan juga penemuan dadah, sebagai tambahan kepada aplikasi berasaskan bahasa klasik.
Transformer AI mempunyai penggunaan yang hampir tidak terhad kerana ia boleh disesuaikan dengan banyak kawasan masalah dan jenis data. Transformer AI, dengan kapasiti mereka untuk menganalisis urutan data yang rumit dan menangkap hubungan jangka panjang, ditetapkan untuk menjadi faktor pendorong penting dalam pembangunan aplikasi AI pada tahun-tahun akan datang.
Perbandingan dengan Seni Bina Rangkaian Neural Lain
Memandangkan mereka boleh menganalisis jujukan input dan memahami hubungan jarak jauh dalam teks, pengubah AI amat sesuai untuk pemprosesan bahasa semula jadi jika dibandingkan dengan aplikasi rangkaian saraf yang lain.
Sesetengah seni bina rangkaian saraf, seperti rangkaian neural konvolusi (CNN) dan rangkaian saraf berulang (RNN), sebaliknya, lebih sesuai untuk tugas yang melibatkan pemprosesan input berstruktur, seperti gambar atau data siri masa.
Masa depan kelihatan cerah
Masa depan pengubah AI kelihatan cerah. Satu bidang kajian yang sedang dijalankan ialah pembangunan model yang semakin berkuasa yang mampu mengendalikan tugas yang semakin rumit.
Selain itu, percubaan sedang dibuat untuk menyambungkan pengubah AI dengan teknologi AI lain, seperti pembelajaran tetulang, untuk menyediakan keupayaan membuat keputusan yang lebih maju.
Setiap industri cuba menggunakan potensi AI untuk memacu inovasi dan mencapai kelebihan daya saing. Jadi, pengubah AI berkemungkinan akan dimasukkan secara progresif ke dalam pelbagai aplikasi, termasuk penjagaan kesihatan, kewangan dan lain-lain.
Dengan peningkatan berterusan dalam teknologi pengubah AI dan potensi alat AI yang kuat ini untuk merevolusikan cara manusia memproses dan memahami bahasa, masa depan kelihatan cerah.
Sila tinggalkan balasan anda