ယနေ့ ကျွန်ုပ်တို့သည် သဘာဝဘာသာစကားဖြင့် ပြောင်းလဲခြင်းနယ်ပယ်တွင် တော်လှန်ရေးတစ်ရပ်ကို မြင်တွေ့နေရသည်။ နောက်ပြီး ဉာဏ်ရည်တုမပါဘဲ အနာဂတ်ဆိုတာ မရှိဘူးဆိုတာ သေချာပါတယ်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် AI “လက်ထောက်” အမျိုးမျိုးကို အသုံးပြုနေပြီဖြစ်သည်။
Chatbots များသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ကိစ္စတွင် အကောင်းဆုံးဥပမာများဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့သည် ဆက်သွယ်ရေးခေတ်သစ်ကို ကိုယ်စားပြုသည်။ သို့သော် ၎င်းတို့ကို အဘယ်အရာက ဤမျှထူးခြားစေသနည်း။
လက်ရှိ chatbot များသည် လူသားကျွမ်းကျင်သူများကဲ့သို့ တူညီသောတိကျမှုနှင့် အသေးစိတ်အချက်အလက်များဖြင့် သဘာဝဘာသာစကားမေးမြန်းမှုများကို နားလည်နိုင်ပြီး ဖြေကြားပေးနိုင်ပါသည်။ လုပ်ငန်းစဉ်တွင်ပါဝင်သည့် ယန္တရားများအကြောင်း လေ့လာရခြင်းသည် စိတ်လှုပ်ရှားစရာကောင်းပါသည်။
ဘောင်ခတ်ပြီး နောက်ကွယ်က နည်းပညာကို ရှာဖွေကြပါစို့။
နည်းပညာထဲသို့ ခုန်ဆင်းပါ။
AI Transformers သည် ဤနယ်ပယ်တွင် အဓိကသော့ချက်စာလုံးဖြစ်သည်။ သူတို့က ကြိုက်တယ်။ အာရုံကြောကွန်ရက်များ သဘာဝဘာသာစကားကို တော်လှန်ပြောင်းလဲခဲ့သည်။ လက်တွေ့တွင်၊ AI ထရန်စဖော်မာများနှင့် အာရုံကြောကွန်ရက်များကြားတွင် များစွာသော ဒီဇိုင်းအပြိုင်များရှိသည်။
နှစ်ခုလုံးကို အထွက်အဖြစ် ခန့်မှန်းချက်များအဖြစ် ပြောင်းလဲရန် တွက်ချက်မှုများ ဆက်တိုက်လုပ်ဆောင်သည့် စီမံဆောင်ရွက်မှုယူနစ်များ၏ အလွှာများစွာဖြင့် ဖွဲ့စည်းထားသည်။ ဒီ post မှာ AI Transformers တွေရဲ့ စွမ်းအားနဲ့ ကျွန်တော်တို့ ပတ်ဝန်းကျင် ကမ္ဘာကြီးကို သူတို့ ဘယ်လိုပြောင်းလဲနေလဲဆိုတာကို ကြည့်ပါမယ်။
Natural Language Processing ၏ အလားအလာ
အခြေခံတွေနဲ့ စလိုက်ရအောင်။ နေရာတိုင်းလိုလို ကြားနေရတယ်။ သို့သော်၊ အတိအကျသဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်းကား အဘယ်နည်း။
၎င်းသည် အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဉာဏ်ရည်တု ၎င်းသည် သဘာဝဘာသာစကားကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် လူသားနှင့် စက်များ၏ အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှုကို အာရုံစိုက်သည်။ ရည်ရွယ်ချက်မှာ ကွန်ပျူတာများသည် လူသားဘာသာစကားကို အဓိပ္ပါယ်ရှိရှိ စစ်မှန်သည့်ပုံစံဖြင့် သိမြင်နားလည်နိုင်စေရန်၊
စကားပြောအသိအမှတ်ပြုမှု၊ ဘာသာစကားဘာသာပြန်မှု၊ စိတ်ဓါတ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနှင့် စာသားအကျဉ်းချုပ်သည် NLP အပလီကေးရှင်းများ၏ နမူနာများဖြစ်သည်။ အခြားတစ်ဖက်တွင် ရိုးရာ NLP မော်ဒယ်များသည် စကားစုတစ်ခုရှိ စကားလုံးများကြားတွင် ရှုပ်ထွေးသောချိတ်ဆက်မှုများကို ဆုပ်ကိုင်ရန် ရုန်းကန်နေရသည်။ ၎င်းသည် NLP လုပ်ဆောင်စရာများစွာတွင် မြင့်မားသောတိကျမှုအဆင့်များကို မဖြစ်နိုင်ပေ။
AI Transformers တွေက ပုံထဲကို ဝင်လိုက်တာနဲ့။ မိမိကိုယ်ကို အာရုံစူးစိုက်မှု လုပ်ငန်းစဉ်ဖြင့်၊ ထရန်စဖော်မာများသည် စကားစုတစ်ခုရှိ စကားလုံးများကြားတွင် ရေရှည်မှီခိုမှုနှင့် ချိတ်ဆက်မှုများကို မှတ်တမ်းတင်နိုင်သည်။ ဤနည်းလမ်းသည် မော်ဒယ်အား ထည့်သွင်းမှုအစီအစဉ်၏ ကဏ္ဍအသီးသီးသို့ တက်ရောက်ရန် ရွေးချယ်နိုင်စေပါသည်။ ထို့ကြောင့် စကားစုတစ်ခုတွင် စကားလုံးတစ်လုံးစီ၏ စကားရပ်နှင့် အဓိပ္ပါယ်ကို နားလည်နိုင်သည်။
Transformers Models တွေက ဘာတွေလဲ။
AI Transformer သည် တစ်ခုဖြစ်သည်။ နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှု သတင်းအချက်အလက် အမျိုးမျိုးကို နားလည်ပြီး စီမံဆောင်ရွက်ပေးသော ဗိသုကာပညာ။ စကားစုတစ်ခုတွင် မတူညီသောစကားလုံးများကို ချိတ်ဆက်ပုံ သို့မဟုတ် ပုံတစ်ခု၏ မတူညီသောအပိုင်းများ မည်ကဲ့သို့ လိုက်ဖက်ပုံကဲ့သို့သော အချက်အလက်များစွာသည် တစ်ခုနှင့်တစ်ခု ဆက်စပ်ပုံကို ဆုံးဖြတ်ရာတွင် ထူးချွန်သည်။
၎င်းသည် အချက်အလက်များကို အနည်းငယ်ခွဲခြမ်းပြီး ထိုအစိတ်အပိုင်းအားလုံးကို တစ်ပြိုင်နက်ကြည့်ရှုခြင်းဖြင့် လုပ်ဆောင်သည်။ စက်ရုပ်ငယ်လေးများစွာသည် ဒေတာကို နားလည်သဘောပေါက်ရန် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်နေသကဲ့သို့ပင်။ ထို့နောက်၊ ၎င်းသည် အရာအားလုံးကို သိရှိပြီးသည်နှင့် တုံ့ပြန်မှု သို့မဟုတ် အထွက်ထုတ်ပေးရန်အတွက် အစိတ်အပိုင်းအားလုံးကို ပြန်လည်စုစည်းသည်။
AI ထရန်စဖော်မာများသည် အလွန်တန်ဖိုးရှိသည်။ မတူကွဲပြားသောအချက်အလက်များကြားရှိ အကြောင်းအရာနှင့် ရေရှည်ချိတ်ဆက်မှုများကို ဆုပ်ကိုင်ထားနိုင်သည်။ ၎င်းသည် ဘာသာစကား ဘာသာပြန်ခြင်း၊ အကျဉ်းချုပ်ခြင်းနှင့် မေးခွန်းဖြေဆိုခြင်းကဲ့သို့သော အလုပ်များအတွက် အရေးကြီးပါသည်။ ထို့ကြောင့်၊ ၎င်းတို့သည် AI ပြီးမြောက်နိုင်သည့် စိတ်ဝင်စားဖွယ်အရာများစွာ၏ နောက်ကွယ်မှ ဦးနှောက်များဖြစ်သည်။
အာရုံစူးစိုက်မှုသည် သင်လိုအပ်သမျှဖြစ်သည်။
“သင်လိုအပ်သမျှအာရုံစိုက်” ဟူသောစာတန်းသည် transformer model ကိုအဆိုပြုထားသည့် 2017 ခုနှစ်ထုတ်ဝေမှုအား ရည်ညွှန်းသည်။ ၎င်းသည် သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်း (NLP) ၏စည်းကမ်းကို တော်လှန်ခဲ့သည်။
ဤသုတေသနပြုသူများသည် ထရန်စဖော်မာမော်ဒယ်၏ မိမိကိုယ်ကို အာရုံစူးစိုက်မှုယန္တရားသည် သမားရိုးကျ ထပ်တလဲလဲဖြစ်ခြင်း၏ အခန်းကဏ္ဍကို ရယူရန် လုံလောက်သော အားကောင်းသည်ဟု ဖော်ပြထားသည်၊၊ convolutional အာရုံကြောကွန်ရက်များ NLP လုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက် အသုံးပြုသည်။
မိမိကိုယ်ကို အာရုံစူးစိုက်မှု အတိအကျဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း။
၎င်းသည် ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်များကို ထုတ်သောအခါတွင် မော်ဒယ်အား ထည့်သွင်းမှု အစီအမံ အပိုင်းများကို အာရုံစူးစိုက်နိုင်စေမည့် နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။
တစ်နည်းဆိုရသော် မိမိကိုယ်ကို အာရုံစူးစိုက်မှုသည် မော်ဒယ်အား အခြားသော အစိတ်အပိုင်းအားလုံးနှင့် ပတ်သက်သော ဒြပ်စင်တစ်ခုစီအတွက် အာရုံစူးစိုက်မှုရမှတ်များကို တွက်ချက်နိုင်စေကာ မော်ဒယ်အား ထည့်သွင်းသည့်ဒြပ်စင်တစ်ခုစီ၏ အရေးပါမှုကို ဟန်ချက်ညီစေရန် ခွင့်ပြုပေးပါသည်။
Transformer-based ချဉ်းကပ်မှုတွင်၊ မိမိကိုယ်ကို အာရုံစူးစိုက်မှုသည် အောက်ပါအတိုင်း လုပ်ဆောင်သည်-
input sequence သည် sequence member တစ်ခုစီအတွက် တစ်ခုစီအတွက် vectors အတွဲများထဲသို့ ပထမဆုံးထည့်သွင်းထားသည်။
sequence ရှိ element တစ်ခုစီအတွက်၊ model သည် vector အစုံသုံးမျိုးဖန်တီးသည်- query vector၊ key vector နှင့် value vector တို့ဖြစ်သည်။
query vector ကို အဓိက vector များအားလုံးနှင့် နှိုင်းယှဉ်ထားပြီး တူညီမှုများကို အစက်ဖြင့် တွက်ချက်ပါသည်။
ရလဒ်သည် အာရုံစူးစိုက်မှုရမှတ်များကို အတွဲလိုက်တစ်ခုစီ၏ အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုစီ၏ နှိုင်းရညီညွှတ်မှုကို ညွှန်ပြသည့် အလေးအစုတစ်ခုကို ထုတ်ပေးသည့် softmax လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြု၍ ပုံမှန်လုပ်ဆောင်သည်။
နောက်ဆုံးထွက်ရှိမှုကို ကိုယ်စားပြုမှုဖန်တီးရန်၊ တန်ဖိုး vector များကို အာရုံစူးစိုက်မှုအလေးများဖြင့် မြှောက်ပြီး summed လုပ်သည်။
မိမိကိုယ်ကို အာရုံစူးစိုက်မှုကို အသုံးပြုသည့် Transformer-based မော်ဒယ်များသည် ပုံသေရှည်လျားသော ဆက်စပ်ပြတင်းပေါက်များပေါ်တွင် မူတည်ခြင်းမရှိဘဲ ရှည်လျားသော ဆက်စပ်မှုများကို ထည့်သွင်းခြင်းဖြင့် အောင်မြင်စွာ ဖမ်းယူနိုင်မည်ဖြစ်ပြီး ၎င်းတို့သည် သဘာဝဘာသာစကား လုပ်ဆောင်ခြင်းဆိုင်ရာ အပလီကေးရှင်းများအတွက် အထူးအသုံးဝင်စေသည်။
နမူနာ
ကျွန်ုပ်တို့တွင် တိုကင်ခြောက်ခုထည့်သွင်းသည့် စီးရီးတစ်ခုရှိသည်ဟု ယူဆပါ- "ကြောင်သည် ဖျာပေါ်တွင်ထိုင်နေပါသည်။" တိုကင်တစ်ခုစီကို vector တစ်ခုအဖြစ် ကိုယ်စားပြုနိုင်ပြီး input sequence ကို အောက်ပါအတိုင်း တွေ့မြင်နိုင်ပါသည်။
ထို့နောက်၊ တိုကင်တစ်ခုစီအတွက်၊ query vector ၊ key vector နှင့် value vector တို့ကို တည်ဆောက်ပါမည်။ ထည့်သွင်းထားသော တိုကင်ဗက်တာအား ဤ vector များကို ထုတ်ပေးရန်အတွက် သင်ယူထားသော အလေးချိန်မက်ထရစ်သုံးခုဖြင့် မြှောက်ထားသည်။
ဥပမာ၊ ပထမသင်္ကေတ “The” အတွက်၊ query၊ key နှင့် value vector များသည်-
Query vector- [0.4၊ -0.2၊ 0.1]
အဓိက အားနည်းချက်- [0.2၊ 0.1၊ 0.5]
တန်ဖိုး vector- [0.1၊ 0.2၊ 0.3]
input sequence ရှိ တိုကင်အတွဲတစ်ခုစီကြား အာရုံစူးစိုက်မှုရမှတ်များကို ကိုယ်တိုင်အာရုံစူးစိုက်မှု ယန္တရားဖြင့် တွက်ချက်ပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ တိုကင်နံပါတ် 1 နှင့် 2 “The” အကြားအာရုံစူးစိုက်မှုရမှတ်ကို ၎င်းတို့၏ query နှင့် key vector များ၏ အစက်အစက်များအဖြစ် တွက်ချက်သည်-
အာရုံစူးစိုက်မှုရမှတ် = dot_product(တိုကင် 1 ၏ မေးမြန်းချက် အားနည်းချက်၊ တိုကင် 2 ၏ အဓိကကျသော သင်္ကေတ)
= (0.4*0.8) + (-0.2*0.2) + (0.1*0.1)၊
= 0.31
ဤအာရုံစူးစိုက်မှုရမှတ်များသည် အခြားအစီအစဥ်ရှိ တိုကင်တစ်ခုစီ၏ ဆက်စပ်ဆက်စပ်မှုကို ပြသသည်။
နောက်ဆုံးအနေဖြင့်၊ တိုကင်တစ်ခုစီအတွက်၊ အာရုံစူးစိုက်မှုရမှတ်များအလိုက် အလေးများအလိုက် တန်ဖိုး vectors များ၏ အလေးချိန်ပေါင်းလဒ်ကို ရယူခြင်းဖြင့် အထွက်ကိုယ်စားပြုမှုကို ဖန်တီးပါသည်။ ဥပမာ၊ ပထမဆုံး တိုကင် “The” အတွက် အထွက်ကို ကိုယ်စားပြုသည်-
တိုကင် 1 အတွက် အထွက် vector = (တိုကင် 1 ပါသော အာရုံစိုက်မှုရမှတ်) * တိုကင် 2 အတွက် တန်ဖိုး vector
+ (တိုကင် 3 ပါသော အာရုံစူးစိုက်မှုရမှတ်) * Token 3 အတွက် တန်ဖိုး vector
+ (တိုကင် 4 ပါသော အာရုံစူးစိုက်မှုရမှတ်) * Token 4 အတွက် တန်ဖိုး vector
+ (တိုကင် 5 ပါသော အာရုံစူးစိုက်မှုရမှတ်) * Token 5 အတွက် တန်ဖိုး vector
+ (တိုကင် 6 ပါသော အာရုံစူးစိုက်မှုရမှတ်) * Token 6 အတွက် တန်ဖိုး vector
= (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]
မိမိကိုယ်ကို အာရုံစူးစိုက်မှု ရလဒ်အနေဖြင့်၊ Transformer-based model သည် output sequence ကိုဖန်တီးသည့်အခါ input sequence ၏ မတူညီသော ကဏ္ဍများသို့ တက်ရောက်ရန် ရွေးချယ်နိုင်သည်။
လျှောက်လွှာများသည် သင်ထင်သည်ထက် ပိုမိုများပြားသည်။
၎င်းတို့၏ လိုက်လျောညီထွေရှိမှုနှင့် စက်ဘာသာပြန်ဆိုမှု၊ ခံစားချက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၊ စာသားအကျဉ်းချုပ်နှင့် အခြားအရာများကဲ့သို့သော NLP လုပ်ငန်းများကို ကျယ်ပြန့်စွာကိုင်တွယ်ဆောင်ရွက်နိုင်မှုတို့ကြောင့် AI ထရန်စဖော်မာများသည် မကြာသေးမီနှစ်များအတွင်း လူကြိုက်များလာခဲ့သည်။
AI ထရန်စဖော်မာများကို ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုမှု၊ အကြံပြုချက်စနစ်များနှင့် ဂန္ထဝင်ဘာသာစကားအခြေပြု အက်ပ်ပလီကေးရှင်းများအပြင် ဆေးဝါးရှာဖွေတွေ့ရှိမှုအပါအဝင် နယ်ပယ်အမျိုးမျိုးတွင် အသုံးပြုထားသည်။
AI ထရန်စဖော်မာများသည် ပြဿနာမြောက်မြားစွာနှင့် ဒေတာအမျိုးအစားများနှင့် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်စေသောကြောင့် ၎င်းတို့ကို အကန့်အသတ်မရှိနီးပါး အသုံးပြုနိုင်သည်။ ရှုပ်ထွေးသောဒေတာအတွဲများကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်နှင့်ရေရှည်ဆက်ဆံရေးများကိုဖမ်းယူနိုင်သည့်စွမ်းရည်ရှိသော AI ထရန်စဖော်မာများသည် လာမည့်နှစ်များတွင် AI အသုံးချပရိုဂရမ်များဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက်အရေးပါသောမောင်းနှင်အားတစ်ခုဖြစ်လာမည်ဖြစ်သည်။
အခြားသော Neural Network Architecture များနှင့် နှိုင်းယှဉ်ခြင်း။
၎င်းတို့သည် input sequences များကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး text တွင် long-range ဆက်ဆံရေးများကိုနားလည်နိုင်သောကြောင့် AI transformers များသည် အခြားသော neural network applications များနှင့်နှိုင်းယှဉ်ပါက သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်မှုအတွက် အထူးသင့်လျော်ပါသည်။
အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ အချို့သော အာရုံကြောကွန်ရက်များဖြစ်သည့် convolutional neural networks (CNNs) နှင့် recurrent neural networks (RNNs) တို့သည် ပုံများ သို့မဟုတ် အချိန်စီးရီးဒေတာများကဲ့သို့ ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ထားသော ထည့်သွင်းမှုအား လုပ်ဆောင်ခြင်းပါ၀င်သည့် အလုပ်များအတွက် ပိုမိုကောင်းမွန်ပါသည်။
အနာဂတ်သည် တောက်ပနေ၏။
AI ထရန်စဖော်မာများ၏ အနာဂတ်သည် တောက်ပနေပုံရသည်။ ဆက်လက်လေ့လာခြင်း၏ နယ်ပယ်တစ်ခုမှာ ရှုပ်ထွေးသောအလုပ်များကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းနိုင်သည့် ပိုမိုအားကောင်းသော မော်ဒယ်များ အဆင့်ဆင့် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်လာခြင်းဖြစ်သည်။
ထို့အပြင် AI ထရန်စဖော်မာများကဲ့သို့သော အခြားသော AI နည်းပညာများနှင့် ချိတ်ဆက်နိုင်ရန် ကြိုးပမ်းလျက်ရှိသည်။ အားဖြည့်သင်ယူမှုပိုမိုအဆင့်မြင့်သော ဆုံးဖြတ်ချက်ချနိုင်သော စွမ်းရည်များကို ပေးစွမ်းရန်။
လုပ်ငန်းတိုင်းသည် ဆန်းသစ်တီထွင်မှုကို တွန်းအားပေးပြီး ပြိုင်ဆိုင်မှုအသာစီးရရှိရန် AI ၏ အလားအလာကို အသုံးပြုရန် ကြိုးစားနေကြသည်။ ထို့ကြောင့် AI ထရန်စဖော်မာများသည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု၊ ဘဏ္ဍာရေးနှင့် အခြားအရာများအပါအဝင် အသုံးချပရိုဂရမ်အမျိုးမျိုးတွင် အဆင့်ဆင့်ထည့်သွင်းလာဖွယ်ရှိသည်။
AI ထရန်စဖော်မာနည်းပညာတွင် ဆက်လက်တိုးတက်မှုနှင့် လူသားများလုပ်ဆောင်ပုံနှင့် ဘာသာစကားကို နားလည်သဘောပေါက်ပုံတို့ကို တော်လှန်ပြောင်းလဲရန် အားကောင်းသည့် AI ကိရိယာများအတွက် အလားအလာများနှင့်အတူ အနာဂတ်သည် တောက်ပနေပုံရသည်။
တစ်ဦးစာပြန်ရန် Leave