Dziś jesteśmy świadkami rewolucji w dziedzinie przetwarzania języka naturalnego. A już na pewno nie ma przyszłości bez sztucznej inteligencji. Korzystamy już z różnych „asystentów” AI.
Najlepszym przykładem są w naszym przypadku chatboty. Reprezentują nową erę komunikacji. Ale co czyni je tak wyjątkowymi?
Obecne chatboty mogą rozumieć i odpowiadać na zapytania w języku naturalnym z taką samą precyzją i szczegółowością, jak ludzie-eksperci. Ekscytujące jest poznanie mechanizmów, które wchodzą w ten proces.
Zapnij pasy i odkryj technologię, która za tym stoi.
Nurkowanie w Tech
AI Transformers jest głównym słowem kluczowym w tej dziedzinie. Oni są jak sieci neuronowe które zrewolucjonizowały przetwarzanie języka naturalnego. W rzeczywistości istnieją znaczne podobieństwa konstrukcyjne między transformatorami AI a sieciami neuronowymi.
Oba składają się z kilku warstw jednostek przetwarzających, które wykonują serię obliczeń w celu przekształcenia danych wejściowych w prognozy jako dane wyjściowe. W tym poście przyjrzymy się mocy Transformatorów AI i temu, jak zmieniają świat wokół nas.
Potencjał przetwarzania języka naturalnego
Zacznijmy od podstaw. Słyszymy to niemal wszędzie. Ale czym dokładnie jest przetwarzanie języka naturalnego?
Jest to odcinek sztuczna inteligencja który koncentruje się na interakcji ludzi i maszyn za pomocą języka naturalnego. Celem jest umożliwienie komputerom postrzegania, interpretowania i tworzenia ludzkiego języka w znaczący i autentyczny sposób.
Rozpoznawanie mowy, tłumaczenie języka, Analiza nastrojówi podsumowanie tekstu to przykłady zastosowań NLP. Z drugiej strony, tradycyjne modele NLP miały trudności z uchwyceniem złożonych powiązań między słowami w zdaniu. To sprawiło, że wysoki poziom dokładności w wielu zadaniach NLP był niemożliwy.
W tym momencie na scenę wkracza AI Transformers. Poprzez proces samouważności, transformersy mogą rejestrować długoterminowe zależności i powiązania między słowami we frazie. Ta metoda umożliwia modelowi wybranie udziału w różnych sekcjach sekwencji wejściowej. Dzięki temu może zrozumieć kontekst i znaczenie każdego słowa w zdaniu.
Czym dokładnie są modele transformatorów
Transformator AI to a głęboka nauka architekturę, która rozumie i przetwarza różne rodzaje informacji. Doskonale sprawdza się w określaniu, w jaki sposób wiele bitów informacji odnosi się do siebie, na przykład w jaki sposób różne słowa w zdaniu są powiązane lub jak różne części obrazu pasują do siebie.
Działa poprzez podzielenie informacji na małe bity, a następnie jednoczesne spojrzenie na wszystkie te komponenty. To tak, jakby wiele małych robotów współpracowało, aby zrozumieć dane. Następnie, gdy już wszystko wie, ponownie składa wszystkie komponenty, aby zapewnić odpowiedź lub wyjście.
Transformatory AI są niezwykle cenne. Potrafią uchwycić kontekst i długoterminowe powiązania między różnymi informacjami. Ma to kluczowe znaczenie w przypadku zadań takich jak tłumaczenie, streszczanie i odpowiadanie na pytania. Są więc mózgami wielu interesujących rzeczy, które sztuczna inteligencja może osiągnąć!
Uwaga to wszystko, czego potrzebujesz
Podtytuł „Attention is All You Need” odnosi się do publikacji z 2017 roku, w której zaproponowano model transformatora. Zrewolucjonizował dyscyplinę przetwarzania języka naturalnego (NLP).
Autorzy tych badań stwierdzili, że mechanizm samouwagi modelu transformatora był na tyle silny, że przyjął rolę konwencjonalnego, powtarzającego się i splotowe sieci neuronowe wykorzystywane do zadań NLP.
Czym dokładnie jest samouważność?
Jest to metoda, która pozwala modelowi skoncentrować się na różnych segmentach sekwencji wejściowych podczas tworzenia prognoz.
Innymi słowy, samouwaga umożliwia modelowi obliczenie zestawu wyników uwagi dla każdego elementu w odniesieniu do wszystkich innych komponentów, umożliwiając modelowi zrównoważenie znaczenia każdego elementu wejściowego.
W podejściu opartym na transformatorze samouwaga działa w następujący sposób:
Sekwencja wejściowa jest najpierw osadzona w szeregu wektorów, po jednym dla każdego elementu sekwencji.
Dla każdego elementu w sekwencji model tworzy trzy zestawy wektorów: wektor zapytania, wektor klucza i wektor wartości.
Wektor zapytania jest porównywany ze wszystkimi kluczowymi wektorami, a podobieństwa są obliczane za pomocą iloczynu skalarnego.
Otrzymane wyniki uwagi są normalizowane za pomocą funkcji softmax, która generuje zestaw wag wskazujących względne znaczenie każdego elementu w sekwencji.
Aby utworzyć ostateczną reprezentację wyjściową, wektory wartości są mnożone przez wagi uwagi i sumowane.
Modele oparte na transformatorach, które wykorzystują samouważność, mogą z powodzeniem wychwytywać relacje dalekiego zasięgu w sekwencjach wejściowych bez polegania na oknach kontekstowych o stałej długości, co czyni je szczególnie przydatnymi w aplikacjach do przetwarzania języka naturalnego.
Przykład
Załóżmy, że mamy sekwencję wejściową składającą się z sześciu żetonów: „Kot usiadł na macie”. Każdy token może być reprezentowany jako wektor, a sekwencję wejściową można zobaczyć w następujący sposób:
Następnie dla każdego tokena stworzylibyśmy trzy zestawy wektorów: wektor zapytania, wektor klucza i wektor wartości. Osadzony wektor tokenów jest mnożony przez trzy wyuczone macierze wag, aby uzyskać te wektory.
Na przykład dla pierwszego tokena „The” wektory zapytania, klucza i wartości będą wyglądać następująco:
Wektor zapytania: [0.4, -0.2, 0.1]
Kluczowy wektor: [0.2, 0.1, 0.5]
Wektor wartości: [0.1, 0.2, 0.3]
Wyniki uwagi między każdą parą żetonów w sekwencji wejściowej są obliczane przez mechanizm samouwagi. Na przykład wynik uwagi między tokenami 1 i 2 „The” zostałby obliczony jako iloczyn skalarny ich zapytania i kluczowych wektorów:
Wynik uwagi = dot_product (wektor zapytania dla tokena 1, wektor klucza dla tokena 2)
= (0.4 * 0.8) + (-0.2 * 0.2) + (0.1 * 0.1)
= 0.31
Te wyniki uwagi pokazują względne znaczenie każdego żetonu w sekwencji w stosunku do innych.
Na koniec dla każdego tokena reprezentacja wyjściowa jest tworzona przez pobranie ważonej sumy wektorów wartości, z wagami określonymi przez wyniki uwagi. Na przykład reprezentacja wyjściowa dla pierwszego żetonu „The” wyglądałaby następująco:
Wektor wyjściowy dla Tokena 1 = (Wynik uwagi z Tokenem 1) * Wektor wartości dla Tokena 2
+ (Wynik uwagi z żetonem 3) * Wektor wartości dla żetonu 3
+ (Wynik uwagi z żetonem 4) * Wektor wartości dla żetonu 4
+ (Wynik uwagi z żetonem 5) * Wektor wartości dla żetonu 5
+ (Wynik uwagi z żetonem 6) * Wektor wartości dla żetonu 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]
W wyniku samouważności model oparty na transformatorze może wybrać udział w różnych sekcjach sekwencji wejściowej podczas tworzenia sekwencji wyjściowej.
Aplikacje to więcej niż myślisz
Ze względu na ich zdolność adaptacji i zdolność do obsługi szerokiego zakresu zadań NLP, takich jak tłumaczenie maszynowe, analiza nastrojów, streszczanie tekstu i inne, popularność transformatorów AI wzrosła w ostatnich latach.
Transformatory AI były używane w różnych dziedzinach, w tym w rozpoznawaniu obrazów, systemach rekomendacji, a nawet w odkrywaniu leków, oprócz klasycznych aplikacji opartych na języku.
Transformatory AI mają niemal nieograniczone zastosowania, ponieważ można je dostosować do wielu obszarów problemowych i rodzajów danych. Transformatory AI, z ich zdolnością do analizowania skomplikowanych sekwencji danych i wychwytywania długoterminowych relacji, mają być znaczącym czynnikiem napędzającym rozwój aplikacji AI w nadchodzących latach.
Porównanie z innymi architekturami sieci neuronowych
Ponieważ mogą analizować sekwencje wejściowe i uchwycić relacje dalekiego zasięgu w tekście, transformatory AI są szczególnie dobrze przystosowane do przetwarzania języka naturalnego w porównaniu z innymi aplikacjami sieci neuronowych.
Z drugiej strony niektóre architektury sieci neuronowych, takie jak splotowe sieci neuronowe (CNN) i rekurencyjne sieci neuronowe (RNN), lepiej nadają się do zadań związanych z przetwarzaniem ustrukturyzowanych danych wejściowych, takich jak obrazy lub dane szeregów czasowych.
Przyszłość wygląda jasno
Przyszłość transformatorów AI wydaje się jasna. Jednym z obszarów trwających badań jest rozwój coraz potężniejszych modeli zdolnych do obsługi coraz bardziej skomplikowanych zadań.
Ponadto podejmowane są próby łączenia transformatorów AI z innymi technologiami AI, jak np uczenie się wzmacniania, aby zapewnić bardziej zaawansowane możliwości podejmowania decyzji.
Każda branża próbuje wykorzystać potencjał sztucznej inteligencji do napędzania innowacji i osiągania przewagi konkurencyjnej. Tak więc transformatory AI będą prawdopodobnie stopniowo włączane do różnych zastosowań, w tym w opiece zdrowotnej, finansach i innych.
Dzięki ciągłym ulepszeniom technologii transformatorów AI i potencjałowi tych silnych narzędzi AI do zrewolucjonizowania sposobu, w jaki ludzie przetwarzają i rozumieją język, przyszłość wydaje się jasna.
Dodaj komentarz