Hoje estamos testemunhando uma revolução na área de processamento de linguagem natural. E é certo que não há futuro sem inteligência artificial. Já estamos usando vários “assistentes” de IA.
Os chatbots são os melhores exemplos no nosso caso. Eles representam a nova era da comunicação. Mas, o que os torna tão especiais?
Os chatbots atuais podem compreender e responder a consultas de linguagem natural com a mesma precisão e detalhes que os especialistas humanos. É emocionante aprender sobre os mecanismos que entram no processo.
Aperte o cinto e vamos descobrir a tecnologia por trás disso.
Mergulhando na Tecnologia
AI Transformers é uma palavra-chave importante nesta área. eles são como redes neurais que revolucionaram o processamento de linguagem natural. Na realidade, existem consideráveis paralelos de design entre transformadores de IA e redes neurais.
Ambos são compostos por várias camadas de unidades de processamento que executam uma série de cálculos para converter os dados de entrada em previsões como saída. Nesta postagem, veremos o poder dos AI Transformers e como eles estão mudando o mundo ao nosso redor.
O potencial do processamento de linguagem natural
Vamos começar com o básico. Nós ouvimos isso em quase todos os lugares. Mas, o que exatamente é o processamento de linguagem natural?
É um segmento de inteligência artificial que se concentra na interação de humanos e máquinas por meio do uso da linguagem natural. O objetivo é permitir que os computadores percebam, interpretem e produzam a linguagem humana de maneira significativa e autêntica.
Reconhecimento de fala, tradução de idiomas, análise de sentimentos, e resumo de texto são exemplos de aplicações NLP. Os modelos tradicionais de PNL, por outro lado, lutam para compreender as ligações complexas entre as palavras em uma frase. Isso impossibilitou os altos níveis de precisão em muitas tarefas de PNL.
É quando os AI Transformers entram em cena. Por um processo de auto-atenção, os transformadores podem registrar dependências de longo prazo e links entre palavras em uma frase. Esse método permite que o modelo escolha atender a várias seções da sequência de entrada. Assim, ele pode compreender o contexto e o significado de cada palavra em uma frase.
O que exatamente são modelos de transformadores
Um transformador AI é um deep learning arquitetura que entende e processa vários tipos de informação. Ele se destaca em determinar como vários bits de informação se relacionam entre si, como palavras diferentes em uma frase são vinculadas ou como diferentes seções de uma imagem se encaixam.
Ele funciona dividindo as informações em pequenos bits e, em seguida, analisando todos esses componentes de uma só vez. É como se vários pequenos robôs estivessem cooperando para compreender os dados. Em seguida, uma vez que sabe tudo, remonta todos os componentes para fornecer uma resposta ou saída.
Os transformadores AI são extremamente valiosos. Eles podem compreender o contexto e as ligações de longo prazo entre diversas informações. Isso é crítico para tarefas como tradução de idiomas, resumo e resposta a perguntas. Então, eles são os cérebros por trás de muitas coisas interessantes que a IA pode realizar!
Atenção é tudo que você precisa
O subtítulo “Atenção é tudo que você precisa” refere-se a uma publicação de 2017 que propôs o modelo transformador. Ele revolucionou a disciplina de processamento de linguagem natural (NLP).
Os autores desta pesquisa afirmaram que o mecanismo de auto-atenção do modelo transformador era forte o suficiente para assumir o papel do recorrente convencional e redes neurais convolucionais utilizado para tarefas de PNL.
O que é exatamente a auto-atenção?
É um método que permite que o modelo se concentre em vários segmentos de sequência de entrada ao produzir previsões.
Em outras palavras, a autoatenção permite que o modelo calcule um conjunto de pontuações de atenção para cada elemento em relação a todos os outros componentes, permitindo que o modelo equilibre a significância de cada elemento de entrada.
Em uma abordagem baseada em transformadores, a autoatenção opera da seguinte forma:
A sequência de entrada é primeiro inserida em uma série de vetores, um para cada membro da sequência.
Para cada elemento na sequência, o modelo cria três conjuntos de vetores: o vetor de consulta, o vetor de chave e o vetor de valor.
O vetor de consulta é comparado a todos os vetores-chave e as semelhanças são calculadas usando um produto escalar.
As pontuações de atenção resultantes são normalizadas usando uma função softmax, que gera um conjunto de pesos indicando a importância relativa de cada peça na sequência.
Para criar a representação de saída final, os vetores de valor são multiplicados pelos pesos de atenção e somados.
Modelos baseados em transformadores, que usam autoatenção, podem capturar com sucesso relacionamentos de longo alcance em sequências de entrada sem depender de janelas de contexto de comprimento fixo, tornando-os particularmente úteis para aplicativos de processamento de linguagem natural.
Exemplo
Suponha que tenhamos uma sequência de entrada de seis tokens: “O gato sentou no tapete”. Cada token pode ser representado como um vetor, e a sequência de entrada pode ser vista da seguinte forma:
Em seguida, para cada token, construiríamos três conjuntos de vetores: o vetor de consulta, o vetor de chave e o vetor de valor. O vetor de token incorporado é multiplicado por três matrizes de peso aprendidas para produzir esses vetores.
Para o primeiro token “The”, por exemplo, os vetores de consulta, chave e valor seriam:
Vetor de consulta: [0.4, -0.2, 0.1]
Vetor chave: [0.2, 0.1, 0.5]
Vetor de valor: [0.1, 0.2, 0.3]
As pontuações de atenção entre cada par de tokens na sequência de entrada são calculadas pelo mecanismo de auto-atenção. Por exemplo, a pontuação de atenção entre os tokens 1 e 2 “The” seria calculada como o produto escalar de sua consulta e vetores-chave:
Pontuação de atenção = dot_product(vetor de consulta do token 1, vetor de chave do token 2)
= (0.4 * 0.8) + (-0.2 * 0.2) + (0.1 * 0.1)
= 0.31
Essas pontuações de atenção mostram a relevância relativa de cada token na sequência para os outros.
Por fim, para cada token, a representação de saída é criada tomando uma soma ponderada dos vetores de valor, com os pesos determinados pelas pontuações de atenção. A representação de saída para o primeiro token “The”, por exemplo, seria:
Vetor de saída para Token 1 = (Pontuação de atenção com Token 1) * Vetor de valor para Token 2
+ (Pontuação de atenção com Token 3) * Vetor de valor para Token 3
+ (Pontuação de atenção com Token 4) * Vetor de valor para Token 4
+ (Pontuação de atenção com Token 5) * Vetor de valor para Token 5
+ (Pontuação de atenção com Token 6) * Vetor de valor para 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]
Como resultado da auto-atenção, o modelo baseado em transformador pode optar por atender a diferentes seções da sequência de entrada ao criar a sequência de saída.
Os aplicativos são mais do que você pensa
Devido à sua adaptabilidade e capacidade de lidar com uma ampla gama de tarefas de NLP, como tradução automática, análise de sentimento, resumo de texto e muito mais, os transformadores de IA cresceram em popularidade nos últimos anos.
Os transformadores de IA têm sido usados em vários domínios, incluindo reconhecimento de imagem, sistemas de recomendação e até descoberta de medicamentos, além de aplicativos clássicos baseados em linguagem.
Os transformadores AI têm usos quase ilimitados, pois podem ser adaptados para várias áreas problemáticas e tipos de dados. Os transformadores de IA, com sua capacidade de analisar sequências de dados complicadas e capturar relacionamentos de longo prazo, devem ser um fator impulsionador significativo no desenvolvimento de aplicativos de IA nos próximos anos.
Comparação com outras arquiteturas de redes neurais
Como eles podem analisar sequências de entrada e compreender relacionamentos de longo alcance em texto, os transformadores de IA são particularmente adequados para o processamento de linguagem natural quando comparados a outros aplicativos de rede neural.
Algumas arquiteturas de redes neurais, como redes neurais convolucionais (CNNs) e redes neurais recorrentes (RNNs), por outro lado, são mais adequadas para tarefas que envolvem o processamento de entrada estruturada, como imagens ou dados de séries temporais.
O futuro está olhando brilhante
O futuro dos transformadores AI parece brilhante. Uma área do estudo em andamento é o desenvolvimento de modelos cada vez mais poderosos, capazes de lidar com tarefas cada vez mais complicadas.
Além disso, estão sendo feitas tentativas de conectar transformadores de IA com outras tecnologias de IA, como aprendizagem de reforço, para fornecer recursos de tomada de decisão mais avançados.
Todo setor está tentando usar o potencial da IA para impulsionar a inovação e alcançar uma vantagem competitiva. Portanto, é provável que os transformadores de IA sejam progressivamente incorporados a uma variedade de aplicações, incluindo saúde, finanças e outras.
Com melhorias contínuas na tecnologia de transformadores de IA e o potencial dessas fortes ferramentas de IA para revolucionar a maneira como os humanos processam e compreendem a linguagem, o futuro parece promissor.
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