I dag er vi vitne til en revolusjon innen naturlig språkbehandling. Og det er sikkert at det ikke er noen fremtid uten kunstig intelligens. Vi bruker allerede forskjellige AI "assistenter".
Chatbots er de beste eksemplene i vårt tilfelle. De representerer den nye epoken for kommunikasjon. Men hva gjør dem så spesielle?
Nåværende chatbots kan forstå og svare på naturlig språkforespørsler med samme presisjon og detaljer som menneskelige eksperter. Det er spennende å lære om mekanismene som går inn i prosessen.
Spenn fast og la oss oppdage teknologien bak.
Dykk inn i teknologien
AI Transformers er et viktig nøkkelord på dette området. De er som nevrale nettverk som har revolusjonert naturlig språkbehandling. I virkeligheten er det betydelige designparalleller mellom AI-transformatorer og nevrale nettverk.
Begge består av flere lag med prosesseringsenheter som utfører en rekke beregninger for å konvertere inndata til spådommer som utdata. I dette innlegget skal vi se på kraften til AI Transformers og hvordan de forandrer verden rundt oss.
Potensialet til naturlig språkbehandling
La oss starte med det grunnleggende. Vi hører det nesten overalt. Men hva er egentlig naturlig språkbehandling?
Det er et segment av kunstig intelligens som fokuserer på samspillet mellom mennesker og maskiner via bruk av naturlig språk. Målet er å la datamaskiner oppfatte, tolke og produsere menneskelig språk på en meningsfull og autentisk måte.
Talegjenkjenning, språkoversettelse, sentiment analyse, og tekstoppsummering er alle eksempler på NLP-applikasjoner. Tradisjonelle NLP-modeller har derimot slitt med å forstå de komplekse koblingene mellom ord i en frase. Dette gjorde de høye nivåene av nøyaktighet i mange NLP-oppgaver umulig.
Det er da AI Transformers kommer inn i bildet. Ved en selvoppmerksomhetsprosess kan transformatorer registrere langsiktige avhengigheter og koblinger mellom ord i en frase. Denne metoden gjør det mulig for modellen å velge å ivareta ulike deler av inndatasekvensen. Så det kan forstå konteksten og betydningen av hvert ord i en setning.
Hva er transformatormodeller egentlig
En AI-transformator er en dyp læring arkitektur som forstår og behandler ulike typer informasjon. Den utmerker seg ved å bestemme hvordan flere informasjonsbiter forholder seg til hverandre, for eksempel hvordan forskjellige ord i en setning er koblet sammen eller hvordan forskjellige deler av et bilde passer sammen.
Det fungerer ved å dele opp informasjon i små biter og deretter se på alle disse komponentene samtidig. Det er som om mange små roboter samarbeider for å forstå dataene. Deretter, når den vet alt, setter den sammen alle komponentene på nytt for å gi et svar eller utdata.
AI-transformatorer er ekstremt verdifulle. De kan forstå konteksten og langsiktige koblinger mellom mangfoldig informasjon. Dette er avgjørende for oppgaver som språkoversettelse, oppsummering og svar på spørsmål. Så de er hjernen bak mange av de interessante tingene AI kan utrette!
Oppmerksomhet er alt du trenger
Undertittelen "Attention is All You Need" refererer til en publikasjon fra 2017 som foreslo transformatormodellen. Det revolusjonerte disiplinen naturlig språkbehandling (NLP).
Forfatterne av denne forskningen uttalte at transformatormodellens selvoppmerksomhetsmekanisme var sterk nok til å ta rollen som den konvensjonelle tilbakevendende og konvolusjonelle nevrale nettverk brukes til NLP-oppgaver.
Hva er egentlig selvoppmerksomhet?
Det er en metode som lar modellen konsentrere seg om ulike inngangssekvenssegmenter når den produserer prediksjoner.
Med andre ord gjør selvoppmerksomhet modellen i stand til å beregne et sett med oppmerksomhetspoeng for hvert element angående alle andre komponenter, slik at modellen kan balansere betydningen av hvert inputelement.
I en transformatorbasert tilnærming fungerer selvoppmerksomhet som følger:
Inndatasekvensen er først innebygd i en serie vektorer, en for hvert sekvensmedlem.
For hvert element i sekvensen lager modellen tre sett med vektorer: spørringsvektoren, nøkkelvektoren og verdivektoren.
Spørringsvektoren sammenlignes med alle nøkkelvektorene, og likhetene beregnes ved hjelp av et punktprodukt.
Oppmerksomhetspoengsummene som resultatet blir normalisert ved hjelp av en softmax-funksjon, som genererer et sett med vekter som indikerer den relative betydningen av hver brikke i sekvensen.
For å lage den endelige utdatarepresentasjonen, multipliseres verdivektorene med oppmerksomhetsvektene og summeres.
Transformatorbaserte modeller, som bruker selvoppmerksomhet, kan med hell fange langdistanseforhold i inngangssekvenser uten å være avhengige av kontekstvinduer med fast lengde, noe som gjør dem spesielt nyttige for applikasjoner for naturlig språkbehandling.
Eksempel
Anta at vi har en inndatasekvens med seks tokener: "Katten satt på matten." Hvert token kan representeres som en vektor, og inngangssekvensen kan sees som følger:
Deretter, for hvert token, ville vi konstruere tre sett med vektorer: spørringsvektoren, nøkkelvektoren og verdivektoren. Den innebygde tokenvektoren multipliseres med tre lærte vektmatriser for å gi disse vektorene.
For det første tokenet "The", for eksempel, vil spørrings-, nøkkel- og verdivektorene være:
Spørringsvektor: [0.4, -0.2, 0.1]
Nøkkelvektor: [0.2, 0.1, 0.5]
Verdivektor: [0.1, 0.2, 0.3]
Oppmerksomhetsskårene mellom hvert par tokens i inndatasekvensen beregnes av selvoppmerksomhetsmekanismen. For eksempel vil oppmerksomhetspoengsummen mellom tokens 1 og 2 "The" bli beregnet som punktproduktet av søket og nøkkelvektorene deres:
Oppmerksomhetspoeng = dot_product(Spørringsvektor for token 1, nøkkelvektor for token 2)
= (0.4 * 0.8) + (-0.2 * 0.2) + (0.1 * 0.1)
= 0.31
Disse oppmerksomhetsskårene viser den relative relevansen av hvert token i sekvensen til de andre.
Til slutt, for hver token, opprettes utgangsrepresentasjonen ved å ta en vektet sum av verdivektorene, med vektene bestemt av oppmerksomhetsskårene. Utdatarepresentasjonen for det første tokenet "The", for eksempel, vil være:
Utdatavektor for token 1 = (oppmerksomhetspoeng med token 1) * Verdivektor for token 2
+ (oppmerksomhetspoeng med token 3) * Verdivektor for token 3
+ (oppmerksomhetspoeng med token 4) * Verdivektor for token 4
+ (oppmerksomhetspoeng med token 5) * Verdivektor for token 5
+ (oppmerksomhetspoeng med token 6) * Verdivektor for 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]
Som et resultat av selvoppmerksomhet kan den transformatorbaserte modellen velge å ivareta ulike deler av inngangssekvensen når den oppretter utgangssekvensen.
Søknader er flere enn du tror
På grunn av deres tilpasningsevne og evne til å håndtere et bredt spekter av NLP-oppgaver, som maskinoversettelse, sentimentanalyse, tekstoppsummering og mer, har AI-transformatorer vokst i popularitet de siste årene.
AI-transformatorer har blitt brukt i en rekke domener, inkludert bildegjenkjenning, anbefalingssystemer og til og med medikamentoppdagelse, i tillegg til klassiske språkbaserte applikasjoner.
AI-transformatorer har nesten ubegrensede bruksområder siden de kan skreddersys til en rekke problemområder og datatyper. AI-transformatorer, med sin kapasitet til å analysere kompliserte datasekvenser og fange opp langsiktige relasjoner, er satt til å bli en betydelig drivende faktor i utviklingen av AI-applikasjoner de neste årene.
Sammenligning med andre nevrale nettverksarkitekturer
Siden de kan analysere inngangssekvenser og forstå langdistanseforhold i tekst, er AI-transformatorer spesielt godt egnet for naturlig språkbehandling sammenlignet med andre nevrale nettverksapplikasjoner.
Noen nevrale nettverksarkitekturer, for eksempel konvolusjonelle nevrale nettverk (CNN) og tilbakevendende nevrale nettverk (RNN), er derimot bedre egnet til oppgaver som involverer prosessering av strukturert input, for eksempel bilder eller tidsseriedata.
Fremtiden ser lys ut
Fremtiden til AI-transformatorer ser lys ut. Et område av den pågående studien er utviklingen av stadig kraftigere modeller som er i stand til å håndtere stadig mer kompliserte oppgaver.
Dessuten gjøres det forsøk på å koble AI-transformatorer med andre AI-teknologier, som f.eks forsterkning læring, for å gi mer avanserte beslutningstakingsmuligheter.
Alle bransjer prøver å bruke potensialet til AI for å drive innovasjon og oppnå et konkurransefortrinn. Så AI-transformatorer vil sannsynligvis gradvis bli integrert i en rekke applikasjoner, inkludert helsevesen, finans og andre.
Med kontinuerlige forbedringer i AI-transformatorteknologi og potensialet for disse sterke AI-verktøyene til å revolusjonere måten mennesker behandler og forstår språk på, virker fremtiden lys.
Legg igjen en kommentar