نن ورځ موږ د طبیعي ژبې پروسس کولو په ساحه کې د انقلاب شاهدان یو. او، دا ډاډه ده چې د مصنوعي استخباراتو پرته هیڅ راتلونکی شتون نلري. موږ دمخه مختلف AI "مرستندوی" کاروو.
Chatbots زموږ په قضیه کې غوره مثالونه دي. دوی د اړیکو د نوي دور استازیتوب کوي. مګر، څه شی دوی دومره ځانګړي کوي؟
اوسني چیټ بوټونه کولی شي د طبیعي ژبې پوښتنو ته د ورته دقیقیت او توضیحاتو سره د انساني متخصصینو په څیر درک او ځواب ورکړي. دا په زړه پوري ده چې د هغه میکانیزمونو په اړه زده کړئ چې پروسې ته ځي.
وخورئ او راځئ چې د هغې تر شا ټیکنالوژي ومومئ.
په ټیکنالوژۍ کې ډوب کول
د AI ټرانسفارمر پدې برخه کې یو لوی کلیدي کلمه ده. دوی داسې دي نوریال شبکې چې د طبیعي ژبې پروسس کې یې انقلاب راوستی دی. په واقعیت کې، د AI ټرانسفارمرونو او عصبي شبکو ترمنځ د پام وړ ډیزاین موازي شتون لري.
دواړه د پروسس کولو واحدونو له څو پرتونو څخه جوړ شوي دي چې د محاسبې لړۍ ترسره کوي ترڅو د ان پټ ډیټا وړاندوینې ته د محصول په توګه بدل کړي. پدې پوسټ کې ، موږ به د AI ټرانسفارمر ځواک وګورو او دا چې څنګه دوی زموږ شاوخوا نړۍ بدلوي.
د طبیعي ژبې پروسس کولو امکانات
راځئ چې د اساساتو سره پیل وکړو. موږ دا تقریبا هر ځای اورو. مګر، په حقیقت کې د طبیعي ژبې پروسس څه شی دی؟
دا یوه برخه ده مصنوعي هوښیارتیا چې د طبیعي ژبې په کارولو سره د انسانانو او ماشینونو په تعامل تمرکز کوي. هدف دا دی چې کمپیوټر ته اجازه ورکړي چې په معنی او مستند ډول د انسان ژبه درک کړي، تشریح کړي او تولید کړي.
د وینا پیژندنه، د ژبې ژباړه، جذب تحلیل، او د متن لنډیز د NLP غوښتنلیکونو ټول مثالونه دي. له بلې خوا د NLP دودیز ماډلونه په یوه جمله کې د کلمو تر مینځ پیچلي اړیکو د نیولو لپاره مبارزه کوي. دې د NLP په ډیری دندو کې د دقت لوړه کچه ناممکنه کړې.
دا هغه وخت دی چې د AI ټرانسفارمر عکس ته ننوځي. د ځان د پاملرنې پروسې په واسطه، ټرانسفارمر کولی شي اوږدمهاله انحصار او په یوه جمله کې د کلمو ترمنځ اړیکې ثبت کړي. دا طریقه موډل ته وړتیا ورکوي چې د ان پټ ترتیب مختلف برخو ته د ګډون لپاره غوره کړي. نو، دا کولی شي په یوه جمله کې د هرې کلمې مفهوم او مفهوم درک کړي.
په حقیقت کې د ټرانسفارمر ماډلونه څه دي
د AI ټرانسفارمر یو دی ژوره زده کړه جوړښت چې د معلوماتو مختلف ډولونه پوهیږي او پروسس کوي. دا د دې په ټاکلو کې غوره ده چې د معلوماتو ډیری بټونه څنګه یو له بل سره تړاو لري، لکه څنګه چې په یوه جمله کې مختلف ټکي سره تړلي دي یا د عکس مختلفې برخې څنګه سره یوځای کیږي.
دا د معلوماتو په وړو ټوټو ویشلو او بیا په یوځل کې د دې ټولو برخو په لټه کې کار کوي. داسې ښکاري چې ډیری کوچني روبوټونه د معلوماتو د پوهیدو لپاره همکاري کوي. بیا، یوځل چې دا په هرڅه پوهیږي، دا د ځواب یا محصول چمتو کولو لپاره ټولې برخې بیا سره راټولوي.
د AI ټرانسفارمرونه خورا ارزښتناک دي. دوی کولی شي د متنوع معلوماتو تر مینځ شرایط او اوږدمهاله اړیکې وپیژني. دا د دندو لپاره مهم دی لکه د ژبې ژباړه، لنډیز، او د پوښتنو ځوابونه. نو، دوی د ډیری په زړه پورې شیانو تر شا مغزونه دي چې AI یې ترسره کولی شي!
پاملرنه ټول هغه څه دي چې تاسو ورته اړتیا لرئ
فرعي سرلیک "توجه هغه څه دي چې تاسو ورته اړتیا لرئ" د 2017 خپرونې ته اشاره کوي چې د ټرانسفارمر ماډل وړاندیز کړی. دې د طبیعي ژبې پروسس کولو نظم (NLP) کې انقلاب راوست.
د دې څیړنې لیکوالانو ویلي چې د ټرانسفارمر ماډل د ځان پاملرنې میکانیزم دومره پیاوړی و چې د دودیز تکرار رول په غاړه واخلي. د عصبي عصبي شبکې د NLP دندو لپاره کارول کیږي.
په سمه توګه د ځان پاملرنه څه ده؟
دا یو میتود دی چې ماډل ته اجازه ورکوي چې د وړاندوینې تولیدولو په وخت کې د مختلف ان پټ ترتیب برخو باندې تمرکز وکړي.
په بل عبارت، ځان ته پاملرنه موډل ته وړتیا ورکوي چې د نورو ټولو برخو په اړه د هر عنصر لپاره د پام وړ نمرې محاسبه کړي، ماډل ته اجازه ورکوي چې د هر ان پټ عنصر اهمیت توازن کړي.
د ټرانسفارمر پر بنسټ چلند کې، ځان ته پاملرنه په لاندې ډول کار کوي:
د ننوت ترتیب لومړی د ویکتورونو په لړۍ کې ځای پرځای شوی، د هر ترتیب غړي لپاره یو.
په ترتیب کې د هر عنصر لپاره، ماډل د ویکتورونو درې سیټونه جوړوي: د پوښتنې ویکتور، کلیدي ویکتور، او د ارزښت ویکتور.
د پوښتنې ویکتور د ټولو کلیدي ویکتورونو سره پرتله کیږي، او ورته والی د ډاټ محصول په کارولو سره محاسبه کیږي.
د پاملرنې نمرې چې پایله یې د نرم میکس فنکشن په کارولو سره نورمال کیږي ، کوم چې د وزنونو سیټ رامینځته کوي چې په ترتیب کې د هرې برخې نسبي اهمیت په ګوته کوي.
د وروستي محصول نمایندګۍ رامینځته کولو لپاره ، د ارزښت ویکتورونه د پام وړ وزنونو سره ضرب کیږي او خلاصیږي.
د ټرانسفارمر پر بنسټ ماډلونه، چې د ځان توجه کاروي، کیدای شي په بریالیتوب سره د اوږد واټن اړیکې د ان پټ ترتیبونو کې د ثابت اوږدوالي شرایطو کړکیو پورې اړه ولري، دا د طبیعي ژبې پروسس کولو غوښتنلیکونو لپاره په ځانګړې توګه ګټور کوي.
بېلګه
فرض کړئ چې موږ د شپږ ټوکن ان پټ ترتیب لرو: "پیشو په چټۍ ناست و." هر نښه کیدای شي د ویکتور په توګه وښودل شي، او د ننوتلو ترتیب په لاندې ډول لیدل کیدی شي:
بیا، د هرې نښې لپاره، موږ به د ویکتورونو درې سیټونه جوړ کړو: د پوښتنې ویکتور، کلیدي ویکتور، او د ارزښت ویکتور. ایمبیډ شوی ټوکن ویکتور د دریو زده شوي وزن میټریکونو لخوا ضرب شوی ترڅو دا ویکتورونه ترلاسه کړي.
د لومړي نښه "The" لپاره، د بیلګې په توګه، پوښتنه، کلیدي، او ارزښت ویکتورونه به وي:
د پوښتنې ویکتور: [0.4, -0.2, 0.1]
کلیدي ویکتور: [0.2, 0.1, 0.5]
ارزښت ویکتور: [0.1, 0.2, 0.3]
د ننوتلو په ترتیب کې د هرې جوړې ټوکن ترمینځ د پاملرنې نمرې د ځان پاملرنې میکانیزم لخوا محاسبه کیږي. د مثال په توګه، د توکیو 1 او 2 "The" تر منځ د پاملرنې نمرې به د دوی د پوښتنې او کلیدي ویکتورونو د ټکي محصول په توګه محاسبه شي:
د توجه سکور = dot_product (د ټوکن 1 د پوښتنې ویکتور، د ټوکن 2 کلیدي ویکتور)
= (0.4 * 0.8) + (0.2 * 0.2) + (0.1 * 0.1)
= 0.31
دا د پام وړ نمرې د نورو سره په ترتیب کې د هرې نښې نسبي تړاو ښیې.
په نهایت کې، د هرې نښې لپاره، د محصول نمایندګۍ د ارزښت ویکتورونو د وزن لرونکي مجموعې په اخیستلو سره رامینځته کیږي، د پام وړ نمرو لخوا ټاکل شوي وزن سره. د لومړي نښه "The" لپاره د محصول نمایندګي به د مثال په توګه وي:
د ټوکن 1 لپاره د محصول ویکتور = (د توکن 1 سره د توجه سکور) * د ټوکن 2 لپاره د ارزښت ویکتور
+ (د ټوکن 3 سره د توجه سکور) * د ټوکن 3 لپاره د ارزښت ویکتور
+ (د ټوکن 4 سره د توجه سکور) * د ټوکن 4 لپاره د ارزښت ویکتور
+ (د ټوکن 5 سره د توجه سکور) * د ټوکن 5 لپاره د ارزښت ویکتور
+ (د ټوکن 6 سره د توجه سکور) * د ټوکن 6 لپاره د ارزښت ویکتور
= (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]
د ځان پاملرنې په پایله کې، د ټرانسفارمر پر بنسټ ماډل کولی شي د ان پټ ترتیب مختلف برخو ته د ګډون کولو لپاره غوره کړي کله چې د محصول ترتیب رامینځته کوي.
غوښتنلیکونه ستاسو له فکر څخه ډیر دي
د دوی د تطابق او وړتیا له امله چې د NLP پراخه دندو اداره کولو وړتیا لري ، لکه د ماشین ژباړه ، د احساساتو تحلیل ، د متن لنډیز کول ، او نور ، د AI ټرانسفارمر په وروستیو کلونو کې په شهرت کې وده کړې.
د AI ټرانسفارمرونه په مختلفو ډومینونو کې کارول شوي، پشمول د انځور پیژندنې، سپارښتنې سیسټمونه، او حتی د مخدره توکو کشف، د کلاسیک ژبې پر بنسټ غوښتنلیکونو سربیره.
د AI ټرانسفارمرونه تقریبا لامحدود کارونې لري ځکه چې دوی د ډیری ستونزو ساحو او ډیټا ډولونو سره تنظیم کیدی شي. د AI ټرانسفارمرونه، د دوی د ظرفیت سره چې د پیچلو ډیټا ترتیبونو تحلیل او اوږدمهاله اړیکو نیول، په راتلونکو کلونو کې د AI غوښتنلیکونو پراختیا کې د پام وړ چلونکي فکتور په توګه ټاکل شوي.
د نورو عصبي شبکې جوړښتونو سره پرتله کول
لکه څنګه چې دوی کولی شي د ننوتلو ترتیبونه تحلیل کړي او په متن کې اوږدمهاله اړیکې ونیسي، د AI ټرانسفارمرونه په ځانګړي ډول د طبیعي ژبې پروسس کولو لپاره مناسب دي کله چې د نورو عصبي شبکې غوښتنلیکونو په پرتله.
د عصبي شبکو ځینې جوړښتونه، لکه د قناعتي عصبي شبکې (CNNs) او تکراري عصبي شبکې (RNNs)، له بلې خوا، د جوړښت شوي ان پټ پروسس کولو دندو لپاره غوره دي، لکه انځورونه یا د وخت لړۍ ډاټا.
راتلونکی روښانه ښکاري
د AI ټرانسفارمر راتلونکی روښانه ښکاري. د روانې مطالعې یوه برخه په تدریجي ډول د ډیرو پیاوړو ماډلونو پراختیا ده چې د مخ په زیاتیدونکي پیچلي دندو اداره کولو توان لري.
سربیره پردې ، د AI ټرانسفارمر د نورو AI ټیکنالوژیو سره وصل کولو هڅې کیږي ، لکه د تطبیق زده کړهد تصمیم نیولو نور پرمختللي وړتیاوې چمتو کول.
هر صنعت هڅه کوي د نوښت چلولو او رقابتي برتري ترلاسه کولو لپاره د AI ظرفیت وکاروي. نو، د AI ټرانسفارمرونه احتمال لري په تدریجي ډول په مختلفو غوښتنلیکونو کې شامل شي، پشمول د روغتیا پاملرنې، مالیې، او نور.
د AI ټرانسفارمر ټیکنالوژۍ کې پرله پسې پرمختګونو او د دې قوي AI وسیلو احتمال چې د انسانانو پروسې او ژبې د پوهیدو په لاره کې انقلاب رامینځته کړي ، راتلونکی روښانه ښکاري.
یو ځواب ورکړئ ووځي