ਅੱਜ ਅਸੀਂ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਦੇ ਗਵਾਹ ਹਾਂ। ਅਤੇ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਹੈ ਕਿ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਕੋਈ ਭਵਿੱਖ ਨਹੀਂ ਹੈ. ਅਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਵੱਖ-ਵੱਖ AI “ਸਹਾਇਕ” ਵਰਤ ਰਹੇ ਹਾਂ।
ਚੈਟਬੋਟਸ ਸਾਡੇ ਕੇਸ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਉਦਾਹਰਣ ਹਨ। ਉਹ ਸੰਚਾਰ ਦੇ ਨਵੇਂ ਯੁੱਗ ਦੀ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਪਰ, ਕੀ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੰਨਾ ਖਾਸ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ?
ਮੌਜੂਦਾ ਚੈਟਬੋਟਸ ਮਨੁੱਖੀ ਮਾਹਰਾਂ ਵਾਂਗ ਹੀ ਸਟੀਕਤਾ ਅਤੇ ਵੇਰਵੇ ਨਾਲ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀਆਂ ਪੁੱਛਗਿੱਛਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਜਾਣ ਵਾਲੀਆਂ ਵਿਧੀਆਂ ਬਾਰੇ ਜਾਣਨਾ ਦਿਲਚਸਪ ਹੈ।
ਬੱਕਲ ਕਰੋ ਅਤੇ ਆਓ ਇਸਦੇ ਪਿੱਛੇ ਦੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਖੋਜੀਏ।
ਤਕਨੀਕੀ ਵਿੱਚ ਗੋਤਾਖੋਰੀ
ਏਆਈ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਕੀਵਰਡ ਹੈ। ਉਹ ਵਰਗੇ ਹਨ ਦਿਮਾਗੀ ਨੈਟਵਰਕ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਲਿਆ ਦਿੱਤੀ ਹੈ। ਵਾਸਤਵ ਵਿੱਚ, ਏਆਈ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰਾਂ ਅਤੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਕਾਫ਼ੀ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਸਮਾਨਤਾਵਾਂ ਹਨ।
ਦੋਵੇਂ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਯੂਨਿਟਾਂ ਦੀਆਂ ਕਈ ਪਰਤਾਂ ਦੇ ਬਣੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਲਈ ਗਣਨਾਵਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਪੋਸਟ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਏਆਈ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰਾਂ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਨੂੰ ਵੇਖਾਂਗੇ ਅਤੇ ਉਹ ਸਾਡੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਦੀ ਦੁਨੀਆ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਬਦਲ ਰਹੇ ਹਨ।
ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ
ਆਉ ਮੂਲ ਗੱਲਾਂ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੀਏ। ਅਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਲਗਭਗ ਹਰ ਜਗ੍ਹਾ ਸੁਣਦੇ ਹਾਂ. ਪਰ, ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਹੈ?
ਦਾ ਇੱਕ ਹਿੱਸਾ ਹੈ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ ਜੋ ਕਿ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਰਾਹੀਂ ਮਨੁੱਖਾਂ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦੇ ਆਪਸੀ ਤਾਲਮੇਲ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਹੈ। ਟੀਚਾ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ ਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਅਰਥਪੂਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਮਝਣ, ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦੇਣਾ ਹੈ।
ਬੋਲੀ ਦੀ ਪਛਾਣ, ਭਾਸ਼ਾ ਅਨੁਵਾਦ, ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਸੰਖੇਪ NLP ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀਆਂ ਸਾਰੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਹਨ। ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਰਵਾਇਤੀ NLP ਮਾਡਲਾਂ ਨੇ ਇੱਕ ਵਾਕਾਂਸ਼ ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਲਿੰਕਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਸੰਘਰਸ਼ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਇਸਨੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ NLP ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਉੱਚ ਪੱਧਰੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਅਸੰਭਵ ਬਣਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ।
ਇਹ ਉਦੋਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ AI ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਤਸਵੀਰ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਸਵੈ-ਧਿਆਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੁਆਰਾ, ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਇੱਕ ਵਾਕਾਂਸ਼ ਵਿੱਚ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਨਿਰਭਰਤਾ ਅਤੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਵਿਧੀ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇੰਪੁੱਟ ਕ੍ਰਮ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਭਾਗਾਂ ਵਿੱਚ ਹਾਜ਼ਰ ਹੋਣ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਇਹ ਇੱਕ ਵਾਕਾਂਸ਼ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਸ਼ਬਦ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਅਤੇ ਅਰਥ ਨੂੰ ਸਮਝ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਮਾਡਲ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਹਨ
ਇੱਕ AI ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਏ ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਿਆ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਜੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸਮਝਦਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਉੱਤਮ ਹੈ ਕਿ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਕਈ ਬਿੱਟ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਸਬੰਧਤ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਵਾਕਾਂਸ਼ ਵਿੱਚ ਵੱਖੋ-ਵੱਖ ਸ਼ਬਦ ਕਿਵੇਂ ਜੁੜੇ ਹੋਏ ਹਨ ਜਾਂ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਭਾਗ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਫਿੱਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਇਹ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਛੋਟੇ-ਛੋਟੇ ਬਿੱਟਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡ ਕੇ ਅਤੇ ਫਿਰ ਉਹਨਾਂ ਸਾਰੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਾਰ ਵਿੱਚ ਦੇਖ ਕੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਛੋਟੇ ਰੋਬੋਟ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਸਹਿਯੋਗ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ. ਅੱਗੇ, ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਇਹ ਸਭ ਕੁਝ ਜਾਣਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਇੱਕ ਜਵਾਬ ਜਾਂ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਸਾਰੇ ਭਾਗਾਂ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਜੋੜਦਾ ਹੈ।
ਏਆਈ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਬਹੁਤ ਕੀਮਤੀ ਹਨ। ਉਹ ਵਿਭਿੰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਦਰਭ ਅਤੇ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਭਾਸ਼ਾ ਅਨੁਵਾਦ, ਸੰਖੇਪ, ਅਤੇ ਸਵਾਲ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਵਰਗੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਉਹ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਦਿਲਚਸਪ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਦਿਮਾਗ ਹਨ ਜੋ AI ਪੂਰਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ!
ਧਿਆਨ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਭ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ
ਉਪਸਿਰਲੇਖ "ਧਿਆਨ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਭ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ" ਇੱਕ 2017 ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਨੇ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਮਾਡਲ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਕੀਤਾ ਸੀ। ਇਸਨੇ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (NLP) ਦੇ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਲਿਆ ਦਿੱਤੀ।
ਇਸ ਖੋਜ ਦੇ ਲੇਖਕਾਂ ਨੇ ਦੱਸਿਆ ਕਿ ਟਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਵੈ-ਧਿਆਨ ਵਿਧੀ ਰਵਾਇਤੀ ਆਵਰਤੀ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਲੈਣ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸੀ ਅਤੇ convolutional neural ਨੈੱਟਵਰਕ NLP ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਸਵੈ-ਧਿਆਨ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਹੈ?
ਇਹ ਇੱਕ ਢੰਗ ਹੈ ਜੋ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦਾ ਉਤਪਾਦਨ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਇਨਪੁਟ ਕ੍ਰਮ ਭਾਗਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਦੂਜੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ, ਸਵੈ-ਧਿਆਨ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਹੋਰ ਸਾਰੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਦੇ ਸਬੰਧ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਤੱਤ ਲਈ ਧਿਆਨ ਦੇ ਸਕੋਰਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸੈੱਟ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਮਾਡਲ ਹਰੇਕ ਇਨਪੁਟ ਤੱਤ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਨੂੰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ-ਅਧਾਰਿਤ ਪਹੁੰਚ ਵਿੱਚ, ਸਵੈ-ਧਿਆਨ ਹੇਠ ਲਿਖੇ ਅਨੁਸਾਰ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ:
ਇੰਪੁੱਟ ਕ੍ਰਮ ਪਹਿਲਾਂ ਵੈਕਟਰਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਵਿੱਚ ਏਮਬੇਡ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਹਰੇਕ ਕ੍ਰਮ ਮੈਂਬਰ ਲਈ ਇੱਕ।
ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਤੱਤ ਲਈ, ਮਾਡਲ ਵੈਕਟਰਾਂ ਦੇ ਤਿੰਨ ਸੈੱਟ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ: ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਵੈਕਟਰ, ਕੁੰਜੀ ਵੈਕਟਰ, ਅਤੇ ਮੁੱਲ ਵੈਕਟਰ।
ਕਿਊਰੀ ਵੈਕਟਰ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਸਾਰੇ ਮੁੱਖ ਵੈਕਟਰਾਂ ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਮਾਨਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਬਿੰਦੀ ਉਤਪਾਦ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਗਿਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਧਿਆਨ ਦੇ ਸਕੋਰ ਜੋ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਇੱਕ ਸੌਫਟਮੈਕਸ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਸਧਾਰਣ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਟੁਕੜੇ ਦੀ ਸਾਪੇਖਿਕ ਮਹੱਤਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਵਾਲੇ ਵਜ਼ਨਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਅੰਤਮ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਮੁੱਲ ਵੈਕਟਰਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਦੇ ਵਜ਼ਨਾਂ ਨਾਲ ਗੁਣਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਜੋੜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ-ਅਧਾਰਿਤ ਮਾਡਲ, ਜੋ ਸਵੈ-ਧਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਸਥਿਰ-ਲੰਬਾਈ ਸੰਦਰਭ ਵਿੰਡੋਜ਼ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਇਨਪੁਟ ਕ੍ਰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਲੰਬੀ-ਸੀਮਾ ਦੇ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਕੈਪਚਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਪਯੋਗੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਉਦਾਹਰਨ
ਮੰਨ ਲਓ ਕਿ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਛੇ-ਟੋਕਨ ਇੰਪੁੱਟ ਕ੍ਰਮ ਹੈ: "ਬਿੱਲੀ ਚਟਾਈ 'ਤੇ ਬੈਠੀ ਸੀ।" ਹਰੇਕ ਟੋਕਨ ਨੂੰ ਵੈਕਟਰ ਵਜੋਂ ਦਰਸਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇੰਪੁੱਟ ਕ੍ਰਮ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇਖਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ:
ਅੱਗੇ, ਹਰੇਕ ਟੋਕਨ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਵੈਕਟਰਾਂ ਦੇ ਤਿੰਨ ਸੈੱਟ ਬਣਾਵਾਂਗੇ: ਕਿਊਰੀ ਵੈਕਟਰ, ਕੀ ਵੈਕਟਰ, ਅਤੇ ਵੈਲਯੂ ਵੈਕਟਰ। ਏਮਬੈਡਡ ਟੋਕਨ ਵੈਕਟਰ ਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਵੈਕਟਰਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿੰਨ ਸਿੱਖੇ ਗਏ ਵੇਟ ਮੈਟਰਿਕਸ ਨਾਲ ਗੁਣਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਪਹਿਲੇ ਟੋਕਨ “The” ਲਈ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਪੁੱਛਗਿੱਛ, ਕੁੰਜੀ, ਅਤੇ ਮੁੱਲ ਵੈਕਟਰ ਹੋਣਗੇ:
ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਵੈਕਟਰ: [0.4, -0.2, 0.1]
ਕੁੰਜੀ ਵੈਕਟਰ: [0.2, 0.1, 0.5]
ਮੁੱਲ ਵੈਕਟਰ: [0.1, 0.2, 0.3]
ਇਨਪੁਟ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਟੋਕਨਾਂ ਦੇ ਹਰੇਕ ਜੋੜੇ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਧਿਆਨ ਦੇ ਅੰਕਾਂ ਦੀ ਸਵੈ-ਧਿਆਨ ਵਿਧੀ ਦੁਆਰਾ ਗਣਨਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਟੋਕਨ 1 ਅਤੇ 2 “The” ਵਿਚਕਾਰ ਧਿਆਨ ਸਕੋਰ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਅਤੇ ਮੁੱਖ ਵੈਕਟਰਾਂ ਦੇ ਬਿੰਦੂ ਉਤਪਾਦ ਵਜੋਂ ਗਿਣਿਆ ਜਾਵੇਗਾ:
ਅਟੈਂਸ਼ਨ ਸਕੋਰ = dot_product (ਟੋਕਨ 1 ਦਾ ਸਵਾਲ ਵੈਕਟਰ, ਟੋਕਨ 2 ਦਾ ਮੁੱਖ ਵੈਕਟਰ)
= (0.4 * 0.8) + (-0.2 * 0.2) + (0.1 * 0.1)
= 0.31
ਇਹ ਧਿਆਨ ਦੇ ਸਕੋਰ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਟੋਕਨ ਦੀ ਹੋਰਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰੀ ਸਾਰਥਕਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਹਰੇਕ ਟੋਕਨ ਲਈ, ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਦੇ ਸਕੋਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਵਜ਼ਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਮੁੱਲ ਵੈਕਟਰਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਵਜ਼ਨ ਜੋੜ ਕੇ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਪਹਿਲੇ ਟੋਕਨ “The” ਲਈ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇਹ ਹੋਵੇਗੀ:
ਟੋਕਨ 1 ਲਈ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵੈਕਟਰ = (ਟੋਕਨ 1 ਨਾਲ ਧਿਆਨ ਦਿਓ) * ਟੋਕਨ 2 ਲਈ ਮੁੱਲ ਵੈਕਟਰ
+ (ਟੋਕਨ 3 ਦੇ ਨਾਲ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਦਾ ਸਕੋਰ) * ਟੋਕਨ 3 ਲਈ ਮੁੱਲ ਵੈਕਟਰ
+ (ਟੋਕਨ 4 ਦੇ ਨਾਲ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਦਾ ਸਕੋਰ) * ਟੋਕਨ 4 ਲਈ ਮੁੱਲ ਵੈਕਟਰ
+ (ਟੋਕਨ 5 ਦੇ ਨਾਲ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਦਾ ਸਕੋਰ) * ਟੋਕਨ 5 ਲਈ ਮੁੱਲ ਵੈਕਟਰ
+ (ਟੋਕਨ 6 ਦੇ ਨਾਲ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਦਾ ਸਕੋਰ) * ਟੋਕਨ 6 ਲਈ ਮੁੱਲ ਵੈਕਟਰ
= (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]
ਸਵੈ-ਧਿਆਨ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ-ਅਧਾਰਿਤ ਮਾਡਲ ਆਉਟਪੁੱਟ ਕ੍ਰਮ ਬਣਾਉਣ ਵੇਲੇ ਇਨਪੁਟ ਕ੍ਰਮ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਭਾਗਾਂ ਵਿੱਚ ਹਾਜ਼ਰ ਹੋਣ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਸੋਚਣ ਨਾਲੋਂ ਵੱਧ ਹਨ
ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਅਤੇ NLP ਕਾਰਜਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮਸ਼ੀਨ ਅਨੁਵਾਦ, ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਟੈਕਸਟ ਸੰਖੇਪ, ਅਤੇ ਹੋਰ, AI ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਸਿੱਧੀ ਵਿੱਚ ਵਧੇ ਹਨ।
AI ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਲਾਸਿਕ ਭਾਸ਼ਾ-ਅਧਾਰਿਤ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਤਸਵੀਰ ਪਛਾਣ, ਸਿਫਾਰਸ਼ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ, ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਡਰੱਗ ਖੋਜ ਸਮੇਤ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਡੋਮੇਨਾਂ ਵਿੱਚ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ।
AI ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰਾਂ ਦੇ ਲਗਭਗ ਅਸੀਮਤ ਵਰਤੋਂ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸਮੱਸਿਆ ਵਾਲੇ ਖੇਤਰਾਂ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। AI ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਡੇਟਾ ਕ੍ਰਮਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦੇ ਨਾਲ, ਅਗਲੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਡ੍ਰਾਈਵਿੰਗ ਕਾਰਕ ਬਣਨ ਲਈ ਸੈੱਟ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ।
ਹੋਰ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ
ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਹ ਇੰਪੁੱਟ ਕ੍ਰਮਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਲੰਬੀ-ਸੀਮਾ ਦੇ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝ ਸਕਦੇ ਹਨ, AI ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਲਈ ਦੂਜੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ ਢੁਕਵੇਂ ਹਨ।
ਕੁਝ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNNs) ਅਤੇ ਆਵਰਤੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (RNN), ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਇਨਪੁਟ ਦੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਬਿਹਤਰ ਅਨੁਕੂਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਤਸਵੀਰਾਂ ਜਾਂ ਟਾਈਮ ਸੀਰੀਜ਼ ਡਾਟਾ।
ਭਵਿੱਖ ਚਮਕਦਾਰ ਦਿਖਾਈ ਦੇ ਰਿਹਾ ਹੈ
ਏਆਈ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰਾਂ ਦਾ ਭਵਿੱਖ ਉੱਜਵਲ ਲੱਗਦਾ ਹੈ। ਚੱਲ ਰਹੇ ਅਧਿਐਨ ਦਾ ਇੱਕ ਖੇਤਰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹੌਲੀ ਹੌਲੀ ਵਧੇਰੇ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਏਆਈ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਏਆਈ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਨਾਲ ਜੋੜਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸ਼ਕਤੀ ਸਿਖਲਾਈ, ਹੋਰ ਉੱਨਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ।
ਹਰ ਉਦਯੋਗ ਨਵੀਨਤਾ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਕਿਨਾਰੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ AI ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਏਆਈ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰਾਂ ਨੂੰ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ, ਵਿੱਤ ਅਤੇ ਹੋਰਾਂ ਸਮੇਤ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ।
AI ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਵਿੱਚ ਨਿਰੰਤਰ ਸੁਧਾਰਾਂ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਅਤੇ ਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਲਿਆਉਣ ਲਈ ਇਹਨਾਂ ਮਜ਼ਬੂਤ AI ਟੂਲਸ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੇ ਨਾਲ, ਭਵਿੱਖ ਚਮਕਦਾਰ ਲੱਗਦਾ ਹੈ।
ਕੋਈ ਜਵਾਬ ਛੱਡਣਾ