Vandaag zijn we getuige van een revolutie op het gebied van natuurlijke taalverwerking. En het is zeker dat er geen toekomst is zonder kunstmatige intelligentie. We maken al gebruik van verschillende AI-“assistenten”.
Chatbots zijn in ons geval de beste voorbeelden. Ze vertegenwoordigen het nieuwe communicatietijdperk. Maar wat maakt ze zo speciaal?
Huidige chatbots kunnen vragen in natuurlijke taal begrijpen en beantwoorden met dezelfde precisie en details als menselijke experts. Het is opwindend om meer te weten te komen over de mechanismen die bij het proces betrokken zijn.
Doe je gordel om en laten we de technologie erachter ontdekken.
Duiken in de techniek
AI Transformers is een belangrijk sleutelwoord op dit gebied. Ze zijn als neurale netwerken die een revolutie teweeg hebben gebracht in de verwerking van natuurlijke taal. In werkelijkheid zijn er aanzienlijke ontwerpparallellen tussen AI-transformatoren en neurale netwerken.
Beide zijn opgebouwd uit verschillende lagen verwerkingseenheden die een reeks berekeningen uitvoeren om invoergegevens om te zetten in voorspellingen als uitvoer. In dit bericht kijken we naar de kracht van AI-transformatoren en hoe ze de wereld om ons heen veranderen.
Het potentieel van natuurlijke taalverwerking
Laten we beginnen met de basis. We horen het bijna overal. Maar wat is natuurlijke taalverwerking precies?
Het is een segment van kunstmatige intelligentie dat zich richt op de interactie van mens en machine via het gebruik van natuurlijke taal. Het doel is om computers in staat te stellen menselijke taal op een zinvolle en authentieke manier waar te nemen, te interpreteren en te produceren.
Spraakherkenning, taalvertaling, sentiment analyse, en tekstsamenvatting zijn allemaal voorbeelden van NLP-toepassingen. Traditionele NLP-modellen daarentegen hebben moeite om de complexe verbanden tussen woorden in een zin te begrijpen. Dit maakte het hoge niveau van nauwkeurigheid in veel NLP-taken onmogelijk.
Dit is wanneer AI Transformers in beeld komen. Door een proces van zelfaandacht kunnen transformatoren langdurige afhankelijkheden en verbanden tussen woorden in een zin vastleggen. Met deze methode kan het model ervoor kiezen om verschillende secties van de invoervolgorde bij te wonen. Het kan dus de context en betekenis van elk woord in een zin begrijpen.
Wat zijn Transformers-modellen precies?
Een AI-transformator is een diepgaand leren architectuur die verschillende soorten informatie begrijpt en verwerkt. Het blinkt uit in het bepalen hoe meerdere stukjes informatie zich tot elkaar verhouden, zoals hoe verschillende woorden in een zin zijn gekoppeld of hoe verschillende delen van een afbeelding in elkaar passen.
Het werkt door informatie op te splitsen in kleine stukjes en vervolgens al die componenten tegelijk te bekijken. Het is alsof talloze kleine robots samenwerken om de gegevens te begrijpen. Als het vervolgens alles weet, brengt het alle componenten weer in elkaar om een antwoord of uitvoer te geven.
AI-transformatoren zijn buitengewoon waardevol. Ze kunnen de context en lange termijn verbanden tussen diverse informatie begrijpen. Dit is essentieel voor taken zoals het vertalen, samenvatten en beantwoorden van vragen. Ze zijn dus het brein achter veel van de interessante dingen die AI kan bereiken!
Aandacht is alles wat je nodig hebt
De ondertitel “Attention is All You Need” verwijst naar een publicatie uit 2017 waarin het transformatormodel werd voorgesteld. Het bracht een revolutie teweeg in de discipline van natuurlijke taalverwerking (NLP).
De auteurs van dit onderzoek verklaarden dat het mechanisme van zelfaandacht van het transformatormodel sterk genoeg was om de rol van de conventionele terugkerende en convolutionele neurale netwerken gebruikt voor NLP-taken.
Wat is zelfaandacht precies?
Het is een methode waarmee het model zich kan concentreren op verschillende invoerreekssegmenten bij het produceren van voorspellingen.
Met andere woorden, zelfaandacht stelt het model in staat om een reeks aandachtsscores te berekenen voor elk element met betrekking tot alle andere componenten, waardoor het model de significantie van elk invoerelement in evenwicht kan brengen.
In een op transformatoren gebaseerde benadering werkt zelfaandacht als volgt:
De invoerreeks wordt eerst ingebed in een reeks vectoren, één voor elk reekslid.
Voor elk element in de reeks maakt het model drie verzamelingen vectoren: de queryvector, de sleutelvector en de waardevector.
De queryvector wordt vergeleken met alle sleutelvectoren en de overeenkomsten worden berekend met behulp van een puntproduct.
De resulterende aandachtsscores worden genormaliseerd met behulp van een softmax-functie, die een reeks gewichten genereert die de relatieve significantie van elk onderdeel in de reeks aangeven.
Om de uiteindelijke uitvoerrepresentatie te creëren, worden de waardevectoren vermenigvuldigd met de aandachtsgewichten en opgeteld.
Op transformator gebaseerde modellen, die gebruik maken van zelfaandacht, kunnen met succes langeafstandsrelaties in invoerreeksen vastleggen zonder afhankelijk te zijn van contextvensters met een vaste lengte, waardoor ze bijzonder nuttig zijn voor toepassingen voor natuurlijke taalverwerking.
Voorbeeld
Stel dat we een invoerreeks van zes tokens hebben: "De kat zat op de mat." Elk token kan worden weergegeven als een vector en de invoervolgorde kan als volgt worden gezien:
Vervolgens zouden we voor elk token drie sets vectoren construeren: de queryvector, de sleutelvector en de waardevector. De ingebedde tokenvector wordt vermenigvuldigd met drie aangeleerde gewichtsmatrices om deze vectoren op te leveren.
Voor het eerste token "The" zouden de query-, sleutel- en waardevectoren bijvoorbeeld zijn:
Vraagvector: [0.4, -0.2, 0.1]
Sleutelvector: [0.2, 0.1, 0.5]
Waardevector: [0.1, 0.2, 0.3]
De aandachtsscores tussen elk paar tokens in de invoerreeks worden berekend door het mechanisme voor zelfaandacht. De aandachtsscore tussen tokens 1 en 2 "The" zou bijvoorbeeld worden berekend als het puntproduct van hun zoekopdracht en sleutelvectoren:
Aandachtsscore = dot_product (queryvector van token 1, sleutelvector van token 2)
= (0.4 * 0.8) + (-0.2 * 0.2) + (0.1 * 0.1)
= 0.31
Deze aandachtsscores tonen de relatieve relevantie van elk token in de reeks voor de andere.
Ten slotte wordt voor elk token de uitvoerrepresentatie gemaakt door een gewogen som van de waardevectoren te nemen, waarbij de gewichten worden bepaald door de aandachtsscores. De uitvoerrepresentatie voor het eerste token "The" zou bijvoorbeeld zijn:
Uitvoervector voor token 1 = (aandachtsscore met token 1) * Waardevector voor token 2
+ (Attentiescore met Token 3) * Waardevector voor Token 3
+ (Attentiescore met Token 4) * Waardevector voor Token 4
+ (Attentiescore met Token 5) * Waardevector voor Token 5
+ (Attentiescore met Token 6) * Waardevector voor 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]
Als resultaat van zelfaandacht kan het op transformator gebaseerde model ervoor kiezen om aandacht te schenken aan verschillende secties van de invoerreeks bij het maken van de uitvoerreeks.
Toepassingen zijn meer dan u denkt
Vanwege hun aanpassingsvermogen en het vermogen om een breed scala aan NLP-taken aan te kunnen, zoals machinevertaling, sentimentanalyse, tekstsamenvatting en meer, zijn AI-transformatoren de afgelopen jaren steeds populairder geworden.
AI-transformatoren zijn gebruikt in verschillende domeinen, waaronder beeldherkenning, aanbevelingssystemen en zelfs medicijnontdekking, naast klassieke taalgebaseerde toepassingen.
AI-transformatoren kunnen bijna onbeperkt worden gebruikt, omdat ze kunnen worden aangepast aan tal van probleemgebieden en gegevenssoorten. AI-transformatoren, met hun capaciteit om ingewikkelde gegevensreeksen te analyseren en langetermijnrelaties vast te leggen, zullen de komende jaren een belangrijke drijvende factor worden bij de ontwikkeling van AI-toepassingen.
Vergelijking met andere neurale netwerkarchitecturen
Omdat ze invoerreeksen kunnen analyseren en langetermijnrelaties in tekst kunnen begrijpen, zijn AI-transformatoren bijzonder geschikt voor natuurlijke taalverwerking in vergelijking met andere neurale netwerktoepassingen.
Sommige neurale netwerkarchitecturen, zoals convolutionele neurale netwerken (CNN's) en terugkerende neurale netwerken (RNN's), zijn daarentegen beter geschikt voor taken waarbij gestructureerde invoer wordt verwerkt, zoals afbeeldingen of tijdreeksgegevens.
De toekomst ziet er helder uit
De toekomst van AI-transformatoren lijkt rooskleurig. Een onderdeel van de lopende studie is de ontwikkeling van steeds krachtigere modellen die steeds gecompliceerdere taken aankunnen.
Bovendien wordt geprobeerd om AI-transformatoren te verbinden met andere AI-technologieën, zoals versterking van leren, om meer geavanceerde besluitvormingsmogelijkheden te bieden.
Elke branche probeert het potentieel van AI te gebruiken om innovatie te stimuleren en een concurrentievoordeel te behalen. AI-transformatoren zullen dus waarschijnlijk geleidelijk worden opgenomen in een verscheidenheid aan toepassingen, waaronder gezondheidszorg, financiën en andere.
Met voortdurende verbeteringen in AI-transformatortechnologie en het potentieel van deze sterke AI-tools om een revolutie teweeg te brengen in de manier waarop mensen taal verwerken en begrijpen, ziet de toekomst er rooskleurig uit.
Laat een reactie achter