आज हामी प्राकृतिक भाषा प्रशोधनको क्षेत्रमा क्रान्ति देखिरहेका छौं। र, यो निश्चित छ कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता बिना कुनै भविष्य छैन। हामीले पहिले नै विभिन्न एआई "सहायकहरू" प्रयोग गरिरहेका छौं।
Chatbots हाम्रो मामला मा सबै भन्दा राम्रो उदाहरण हो। तिनीहरू संचारको नयाँ युगको प्रतिनिधित्व गर्छन्। तर, के तिनीहरूलाई यति विशेष बनाउँछ?
हालको च्याटबटहरूले मानव विज्ञहरूले जस्तै सटीक र विस्तृत रूपमा प्राकृतिक भाषा सोधपुछ बुझ्न र जवाफ दिन सक्छन्। यो प्रक्रिया मा जाने संयन्त्र बारे जान्न रोमाञ्चक छ।
बकल अप गर्नुहोस् र यसको पछाडिको प्रविधि पत्ता लगाउनुहोस्।
टेकमा डुब्दै
एआई ट्रान्सफर्मर यस क्षेत्रमा प्रमुख किवर्ड हो। तिनीहरू जस्तै छन् तंत्रिका सञ्जालहरू जसले प्राकृतिक भाषा प्रशोधनमा क्रान्ति ल्याएको छ। वास्तविकतामा, एआई ट्रान्सफर्मर र न्यूरल नेटवर्कहरू बीच पर्याप्त डिजाइन समानान्तरहरू छन्।
दुबै प्रशोधन इकाइहरूको धेरै तहहरू मिलेर बनेका छन् जसले इनपुट डेटालाई आउटपुटको रूपमा भविष्यवाणीमा रूपान्तरण गर्न गणनाको श्रृंखला गर्दछ। यस पोष्टमा, हामी एआई ट्रान्सफर्मरहरूको शक्ति हेर्नेछौं र तिनीहरूले हाम्रो वरपरको संसारलाई कसरी परिवर्तन गरिरहेका छन्।
प्राकृतिक भाषा प्रशोधनको सम्भावना
आधारभूत कुराहरूसँग सुरु गरौं। हामी यो लगभग जताततै सुन्छौं। तर, प्राकृतिक भाषा प्रशोधन भनेको के हो?
को एक खण्ड हो कृत्रिम बुद्धि जसले प्राकृतिक भाषाको प्रयोग मार्फत मानिस र मेसिनको अन्तरक्रियामा केन्द्रित हुन्छ। लक्ष्य भनेको कम्प्युटरहरूलाई अर्थपूर्ण र प्रामाणिक रूपमा मानव भाषा बुझ्न, व्याख्या गर्न र उत्पादन गर्न अनुमति दिनु हो।
बोली पहिचान, भाषा अनुवाद, भावनात्मक विश्लेषण, र पाठ सारांश सबै NLP अनुप्रयोगहरूको उदाहरणहरू हुन्। परम्परागत NLP मोडेलहरू, अर्कोतर्फ, वाक्यांशमा शब्दहरू बीचको जटिल लिङ्कहरू बुझ्न संघर्ष गरिरहेका छन्। यसले धेरै NLP कार्यहरूमा उच्च स्तरको शुद्धतालाई असम्भव बनायो।
यो तब हुन्छ जब एआई ट्रान्सफर्मरहरू चित्रमा प्रवेश गर्छन्। एक आत्म-ध्यान प्रक्रिया द्वारा, ट्रान्सफर्मरहरूले वाक्यांशमा शब्दहरू बीचको दीर्घकालीन निर्भरता र लिङ्कहरू रेकर्ड गर्न सक्छन्। यो विधिले इनपुट अनुक्रमको विभिन्न खण्डहरूमा उपस्थित हुन छनौट गर्न मोडेललाई सक्षम बनाउँछ। त्यसोभए, यसले वाक्यांशमा प्रत्येक शब्दको सन्दर्भ र अर्थ बुझ्न सक्छ।
ट्रान्सफर्मर मोडेलहरू वास्तवमा के हुन्
एआई ट्रान्सफर्मर हो गहिरो शिक्षा वास्तुकला जसले विभिन्न प्रकारको जानकारी बुझ्दछ र प्रशोधन गर्दछ। यसले जानकारीका धेरै बिटहरू कसरी एकअर्कासँग सम्बन्धित छन्, जस्तै वाक्यांशमा विभिन्न शब्दहरू कसरी जोडिएका छन् वा छविका विभिन्न खण्डहरू कसरी मिल्छन् भन्ने कुरा निर्धारण गर्नमा उत्कृष्ट हुन्छ।
यसले जानकारीलाई सानो टुक्रामा विभाजन गरेर र त्यसपछि ती सबै घटकहरूलाई एकैचोटि हेरेर काम गर्छ। धेरै साना रोबोटहरूले डाटा बुझ्न सहयोग गरिरहेको जस्तो देखिन्छ। अर्को, एक पटक यो सबै कुरा थाहा भएपछि, यसले प्रतिक्रिया वा आउटपुट प्रदान गर्न सबै कम्पोनेन्टहरू पुन: मिलाउँछ।
एआई ट्रान्सफर्मरहरू धेरै मूल्यवान छन्। तिनीहरूले विभिन्न जानकारी बीचको सन्दर्भ र दीर्घकालीन लिङ्कहरू बुझ्न सक्छन्। यो भाषा अनुवाद, संक्षेपीकरण, र प्रश्न उत्तर जस्ता कार्यहरूको लागि महत्वपूर्ण छ। त्यसोभए, तिनीहरू AI ले पूरा गर्न सक्ने धेरै रोचक चीजहरू पछाडिको दिमाग हुन्!
ध्यान तपाईलाई आवश्यक छ
उपशीर्षक "ध्यान तपाईलाई आवश्यक छ" ले ट्रान्सफर्मर मोडेल प्रस्ताव गर्ने 2017 प्रकाशनलाई जनाउँछ। यसले प्राकृतिक भाषा प्रशोधन (NLP) को अनुशासनमा क्रान्ति ल्यायो।
यस अनुसन्धानका लेखकहरूले भने कि ट्रान्सफर्मर मोडेलको आत्म-ध्यान तंत्र परम्परागत आवर्तीको भूमिका लिन पर्याप्त बलियो थियो र convolutional तंत्रिका नेटवर्क NLP कार्यहरूको लागि प्रयोग गरियो।
आत्म-ध्यान ठ्याक्कै के हो?
यो एक विधि हो जसले मोडेललाई भविष्यवाणीहरू उत्पादन गर्दा विभिन्न इनपुट अनुक्रम खण्डहरूमा ध्यान केन्द्रित गर्न अनुमति दिन्छ।
अन्य शब्दहरूमा, आत्म-ध्यानले मोडेललाई प्रत्येक इनपुट तत्वको महत्त्वलाई सन्तुलन गर्न अनुमति दिँदै, अन्य सबै घटकहरूको लागि प्रत्येक तत्वको लागि ध्यान स्कोरहरूको सेट गणना गर्न सक्षम बनाउँछ।
ट्रान्सफर्मर-आधारित दृष्टिकोणमा, आत्म-ध्यान निम्न रूपमा सञ्चालन हुन्छ:
इनपुट अनुक्रम पहिले भेक्टरहरूको श्रृंखलामा इम्बेड गरिएको छ, प्रत्येक अनुक्रम सदस्यको लागि एक।
अनुक्रममा प्रत्येक तत्वको लागि, मोडेलले भेक्टरहरूको तीन सेटहरू सिर्जना गर्दछ: क्वेरी भेक्टर, कुञ्जी भेक्टर, र मान भेक्टर।
क्वेरी भेक्टर सबै प्रमुख भेक्टरहरूसँग तुलना गरिन्छ, र समानताहरू डट उत्पादन प्रयोग गरेर गणना गरिन्छ।
softmax प्रकार्य प्रयोग गरेर नतिजाको ध्यान स्कोर सामान्यीकृत हुन्छ, जसले अनुक्रममा प्रत्येक टुक्राको सापेक्षिक महत्त्वलाई संकेत गर्ने तौलहरूको सेट उत्पन्न गर्दछ।
अन्तिम आउटपुट प्रतिनिधित्व सिर्जना गर्न, मान भेक्टरहरूलाई ध्यान वजन र योगफलद्वारा गुणन गरिन्छ।
ट्रान्सफर्मर-आधारित मोडेलहरू, जसले आत्म-ध्यान प्रयोग गर्दछ, निश्चित-लम्बाइ सन्दर्भ विन्डोहरूमा निर्भर नगरी इनपुट अनुक्रमहरूमा लामो-दायरा सम्बन्धहरूलाई सफलतापूर्वक कब्जा गर्न सक्छ, तिनीहरूलाई प्राकृतिक भाषा प्रशोधन अनुप्रयोगहरूको लागि विशेष रूपमा उपयोगी बनाउँछ।
उदाहरणका
मानौं हामीसँग छ-टोकन इनपुट अनुक्रम छ: "बिरालो चटाईमा बस्यो।" प्रत्येक टोकनलाई भेक्टरको रूपमा प्रतिनिधित्व गर्न सकिन्छ, र इनपुट अनुक्रम निम्न रूपमा देख्न सकिन्छ:
अर्को, प्रत्येक टोकनको लागि, हामीले भेक्टरहरूको तीन सेटहरू निर्माण गर्नेछौं: क्वेरी भेक्टर, कुञ्जी भेक्टर, र मान भेक्टर। एम्बेडेड टोकन भेक्टरलाई यी भेक्टरहरू उत्पादन गर्नका लागि तीन सिकेका तौल म्याट्रिक्सले गुणन गरिन्छ।
पहिलो टोकन "The," उदाहरणका लागि, क्वेरी, कुञ्जी, र मान भेक्टरहरू हुनेछन्:
क्वेरी भेक्टर: [०.४, -०.२, ०.१]
कुञ्जी भेक्टर: [०.२, ०.१, ०.५]
मान भेक्टर: [०.१, ०.२, ०.३]
इनपुट अनुक्रममा टोकनहरूको प्रत्येक जोडी बीचको ध्यान स्कोरहरू आत्म-ध्यान संयन्त्रद्वारा गणना गरिन्छ। उदाहरणका लागि, टोकनहरू 1 र 2 "The" बीचको ध्यान स्कोर तिनीहरूको क्वेरी र कुञ्जी भेक्टरहरूको डट उत्पादनको रूपमा गणना गरिनेछ:
ध्यान स्कोर = dot_product (टोकन 1 को क्वेरी भेक्टर, टोकन 2 को कुञ्जी भेक्टर)
= (०.४ * ०.८) + (०.२ * ०.२) + (०.१ * ०.१)
= 0.31
यी ध्यान स्कोरहरूले अनुक्रममा प्रत्येक टोकनको सापेक्ष प्रासंगिकता अरूलाई देखाउँछन्।
अन्तमा, प्रत्येक टोकनको लागि, आउटपुट प्रतिनिधित्व मूल्य भेक्टरहरूको भारित योगफल लिएर, ध्यान स्कोर द्वारा निर्धारण गरिएको तौलको साथ सिर्जना गरिन्छ। पहिलो टोकन "द," को लागि आउटपुट प्रतिनिधित्व उदाहरण को लागी, हुनेछ:
टोकन 1 को लागि आउटपुट भेक्टर = (टोकन 1 को साथ ध्यान स्कोर) * टोकन 2 को लागी मान भेक्टर
+ (टोकन 3 को साथ ध्यान स्कोर) * टोकन 3 को लागि मान भेक्टर
+ (टोकन 4 को साथ ध्यान स्कोर) * टोकन 4 को लागि मान भेक्टर
+ (टोकन 5 को साथ ध्यान स्कोर) * टोकन 5 को लागि मान भेक्टर
+ (टोकन 6 को साथ ध्यान स्कोर) * टोकन 6 को लागि मान भेक्टर
= (०.३१ * [०.१, ०.२, ०.३]) + (०.२५ * [०.२, -०.१, ०.७]) + (०.०८ * [०.३, ०.५, -०.१]) + (०.१४ * [०.१, ०.३, -०.२] ) + (०.२२ * [०.६, -०.३, ०.४])
= [०.२६६९, ०.१५३३, ०.२७१५]
आत्म-ध्यानको परिणामको रूपमा, ट्रान्सफर्मर-आधारित मोडेलले आउटपुट अनुक्रम सिर्जना गर्दा इनपुट अनुक्रमको विभिन्न खण्डहरूमा उपस्थित हुन छनौट गर्न सक्छ।
अनुप्रयोगहरू तपाईले सोचे भन्दा बढी छन्
तिनीहरूको अनुकूलनता र NLP कार्यहरूको विस्तृत दायरालाई ह्यान्डल गर्ने क्षमताको कारण, जस्तै मेसिन अनुवाद, भावना विश्लेषण, पाठ सारांश, र थप, AI ट्रान्सफर्मरहरू हालका वर्षहरूमा लोकप्रियतामा बढेका छन्।
एआई ट्रान्सफर्मरहरू क्लासिक भाषा-आधारित अनुप्रयोगहरू बाहेक चित्र पहिचान, सिफारिस प्रणाली, र औषधि खोजी सहित विभिन्न डोमेनहरूमा प्रयोग गरिएको छ।
एआई ट्रान्सफर्मरहरूको लगभग असीमित प्रयोगहरू छन् किनभने तिनीहरू धेरै समस्या क्षेत्रहरू र डेटा प्रकारहरू अनुरूप गर्न सकिन्छ। एआई ट्रान्सफर्मरहरू, जटिल डेटा अनुक्रमहरू विश्लेषण गर्न र दीर्घकालीन सम्बन्धहरू क्याप्चर गर्ने क्षमताको साथ, आगामी वर्षहरूमा एआई अनुप्रयोगहरूको विकासमा महत्त्वपूर्ण ड्राइभिङ कारक हुन सेट गरिएको छ।
अन्य न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर संग तुलना
तिनीहरूले इनपुट अनुक्रमहरू विश्लेषण गर्न र पाठमा लामो-दायरा सम्बन्धहरू बुझ्न सक्ने हुनाले, अन्य न्यूरल नेटवर्क अनुप्रयोगहरूको तुलनामा AI ट्रान्सफर्मरहरू प्राकृतिक भाषा प्रशोधनका लागि विशेष रूपमा उपयुक्त छन्।
केही न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चरहरू, जस्तै कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्कहरू (CNNs) र पुनरावर्ती न्यूरल नेटवर्कहरू (RNNs), अर्कोतर्फ, चित्र वा समय श्रृंखला डेटा जस्ता संरचित इनपुटको प्रशोधन समावेश गर्ने कार्यहरूमा राम्रोसँग उपयुक्त छन्।
भविष्य उज्ज्वल देखिन्छ
एआई ट्रान्सफर्मरको भविष्य उज्ज्वल देखिन्छ। चलिरहेको अध्ययनको एक क्षेत्र बढ्दो जटिल कार्यहरू ह्यान्डल गर्न सक्षम प्रगतिशील रूपमा थप शक्तिशाली मोडेलहरूको विकास हो।
यसबाहेक, एआई ट्रान्सफर्मरहरूलाई अन्य एआई प्रविधिहरू जस्तै जडान गर्ने प्रयासहरू भइरहेका छन् प्रबलन सिकाउने, थप उन्नत निर्णय क्षमताहरू प्रदान गर्न।
हरेक उद्योगले AI को सम्भाव्यता प्रयोग गर्न खोजिरहेका छन् नवप्रवर्तन चलाउन र प्रतिस्पर्धात्मक किनारा हासिल गर्न। त्यसोभए, एआई ट्रान्सफर्मरहरू स्वास्थ्य सेवा, वित्त, र अन्य सहित विभिन्न अनुप्रयोगहरूमा क्रमिक रूपमा समावेश हुने सम्भावना छ।
AI ट्रान्सफर्मर टेक्नोलोजीमा निरन्तर सुधारहरू र यी बलियो AI उपकरणहरूको क्षमताले मानिसले प्रक्रिया गर्ने र भाषा बुझ्ने तरिकामा क्रान्तिकारी परिवर्तन गर्न सक्छ, भविष्य उज्ज्वल देखिन्छ।
जवाफ छाड्नुस्