Astăzi asistăm la o revoluție în domeniul procesării limbajului natural. Și, este sigur că nu există viitor fără inteligență artificială. Deja folosim diverși „asistenți” AI.
Chatbot-urile sunt cele mai bune exemple în cazul nostru. Ele reprezintă noua eră a comunicării. Dar, ce îi face atât de speciali?
Chatbot-ii actuali pot înțelege și răspunde întrebărilor în limbaj natural cu aceeași precizie și detaliu ca experții umani. Este interesant să înveți despre mecanismele care intră în proces.
Închideți-vă centura și haideți să descoperim tehnologia din spatele ei.
Scufundarea în tehnologie
AI Transformers este un cuvânt cheie major în acest domeniu. Ei sunt ca rețele neuronale care au revoluționat procesarea limbajului natural. În realitate, există paralele considerabile de proiectare între transformatoarele AI și rețelele neuronale.
Ambele sunt formate din mai multe straturi de unități de procesare care efectuează o serie de calcule pentru a converti datele de intrare în predicții ca rezultat. În această postare, ne vom uita la puterea transformatoarelor AI și la modul în care acestea schimbă lumea din jurul nostru.
Potențialul procesării limbajului natural
Să începem cu elementele de bază. O auzim aproape peste tot. Dar, ce este exact procesarea limbajului natural?
Este un segment al inteligență artificială care se concentrează pe interacțiunea dintre oameni și mașini prin utilizarea limbajului natural. Scopul este de a permite computerelor să perceapă, să interpreteze și să producă limbajul uman într-o manieră semnificativă și autentică.
Recunoașterea vorbirii, traducerea limbii, Analiza sentimentului, și rezumarea textului sunt toate exemple de aplicații NLP. Modelele NLP tradiționale, pe de altă parte, s-au străduit să înțeleagă legăturile complexe dintre cuvintele dintr-o frază. Acest lucru a făcut imposibile nivelurile ridicate de precizie în multe sarcini NLP.
Acesta este momentul în care AI Transformers intră în imagine. Printr-un proces de auto-atenție, transformatoarele pot înregistra dependențe și legături pe termen lung între cuvintele dintr-o frază. Această metodă permite modelului să aleagă să se ocupe de diferite secțiuni ale secvenței de intrare. Deci, poate înțelege contextul și sensul fiecărui cuvânt dintr-o frază.
Ce sunt exact modelele de transformatoare
Un transformator AI este un învățare profundă arhitectură care înțelege și procesează diverse tipuri de informații. Excelează în determinarea modului în care mai multe biți de informații se relaționează unul cu celălalt, cum ar fi modul în care diferitele cuvinte dintr-o frază sunt legate sau cum se potrivesc diferite secțiuni ale unei imagini.
Funcționează împărțind informațiile în bucăți mici și apoi analizând toate acele componente simultan. Este ca și cum mulți roboți mici cooperează pentru a înțelege datele. Apoi, odată ce știe totul, reasamblează toate componentele pentru a oferi un răspuns sau o ieșire.
Transformatoarele AI sunt extrem de valoroase. Ei pot înțelege contextul și legăturile pe termen lung dintre diverse informații. Acest lucru este esențial pentru sarcini precum traducerea limbii, rezumarea și răspunsul la întrebări. Deci, ei sunt creierul din spatele multor lucruri interesante pe care AI le poate realiza!
Atenția este tot ce aveți nevoie
Subtitlul „Atenție este tot ce aveți nevoie” se referă la o publicație din 2017 care a propus modelul de transformator. A revoluționat disciplina procesării limbajului natural (NLP).
Autorii acestei cercetări au afirmat că mecanismul de autoatenție al modelului de transformator a fost suficient de puternic pentru a-și asuma rolul recurentului convențional și rețele neuronale convoluționale utilizat pentru sarcini NLP.
Ce este mai exact auto-atenția?
Este o metodă care permite modelului să se concentreze pe diferite segmente de secvență de intrare atunci când produce predicții.
Cu alte cuvinte, auto-atenția permite modelului să calculeze un set de scoruri de atenție pentru fiecare element referitor la toate celelalte componente, permițând modelului să echilibreze semnificația fiecărui element de intrare.
Într-o abordare bazată pe transformator, autoatenția funcționează după cum urmează:
Secvența de intrare este mai întâi încorporată într-o serie de vectori, câte unul pentru fiecare membru al secvenței.
Pentru fiecare element din secvență, modelul creează trei seturi de vectori: vectorul de interogare, vectorul cheie și vectorul valoare.
Vectorul de interogare este comparat cu toți vectorii cheie, iar asemănările sunt calculate folosind un produs punctual.
Scorurile de atenție care rezultă sunt normalizate folosind o funcție softmax, care generează un set de greutăți care indică semnificația relativă a fiecărei piese din secvență.
Pentru a crea reprezentarea finală a ieșirii, vectorii valorii sunt înmulțiți cu ponderile atenției și însumați.
Modelele bazate pe transformatoare, care folosesc auto-atenția, pot captura cu succes relații de lungă durată în secvențele de intrare fără a depinde de ferestre de context cu lungime fixă, făcându-le deosebit de utile pentru aplicațiile de procesare a limbajului natural.
Exemplu
Să presupunem că avem o secvență de introducere cu șase jetoane: „Pisica s-a așezat pe saltea”. Fiecare jeton poate fi reprezentat ca un vector, iar secvența de intrare poate fi văzută după cum urmează:
Apoi, pentru fiecare token, vom construi trei seturi de vectori: vectorul de interogare, vectorul cheie și vectorul valoare. Vectorul simbol încorporat este înmulțit cu trei matrici de greutate învățate pentru a obține acești vectori.
Pentru primul simbol „The”, de exemplu, vectorii de interogare, cheie și valoare ar fi:
Vector de interogare: [0.4, -0.2, 0.1]
Vector cheie: [0.2, 0.1, 0.5]
Vector valoare: [0.1, 0.2, 0.3]
Scorurile de atenție între fiecare pereche de jetoane din secvența de intrare sunt calculate prin mecanismul de autoatenție. De exemplu, scorul de atenție dintre jetoanele 1 și 2 „The” ar fi calculat ca produsul punctual al interogării lor și al vectorilor cheie:
Scor de atenție = dot_product(Vector de interogare pentru Jetonul 1, Vectorul cheie pentru Jetonul 2)
= (0.4 * 0.8) + (-0.2 * 0.2) + (0.1 * 0.1)
= 0.31
Aceste scoruri de atenție arată relevanța relativă a fiecărui jeton din secvență pentru celelalte.
În cele din urmă, pentru fiecare jeton, reprezentarea de ieșire este creată prin luarea unei sume ponderate a vectorilor valorici, cu ponderile determinate de scorurile de atenție. Reprezentarea de ieșire pentru primul simbol „The”, de exemplu, ar fi:
Vector de ieșire pentru Jetonul 1 = (Scor de atenție cu Jetonul 1) * Vector de valoare pentru Jetonul 2
+ (Scor de atenție cu Token 3) * Vector de valoare pentru Token 3
+ (Scor de atenție cu Token 4) * Vector de valoare pentru Token 4
+ (Scor de atenție cu Token 5) * Vector de valoare pentru Token 5
+ (Scor de atenție cu Token 6) * Vector de valoare pentru 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]
Ca urmare a autoatenției, modelul bazat pe transformator poate alege să se ocupe de diferite secțiuni ale secvenței de intrare atunci când creează secvența de ieșire.
Aplicațiile sunt mai multe decât credeți
Datorită adaptabilității și capacității lor de a gestiona o gamă largă de sarcini NLP, cum ar fi traducerea automată, analiza sentimentelor, rezumarea textului și multe altele, transformatoarele AI au crescut în popularitate în ultimii ani.
Transformatoarele AI au fost folosite într-o varietate de domenii, inclusiv recunoașterea imaginilor, sistemele de recomandare și chiar descoperirea de medicamente, pe lângă aplicațiile clasice bazate pe limbaj.
Transformatoarele AI au utilizări aproape nelimitate, deoarece pot fi adaptate la numeroase domenii cu probleme și tipuri de date. Transformatoarele AI, cu capacitatea lor de a analiza secvențe complicate de date și de a capta relații pe termen lung, vor fi un factor determinant semnificativ în dezvoltarea aplicațiilor AI în următorii ani.
Comparație cu alte arhitecturi de rețele neuronale
Deoarece pot analiza secvențe de intrare și pot înțelege relațiile pe distanță lungă în text, transformatoarele AI sunt deosebit de potrivite pentru procesarea limbajului natural în comparație cu alte aplicații de rețea neuronală.
Unele arhitecturi de rețele neuronale, cum ar fi rețelele neuronale convoluționale (CNN) și rețelele neuronale recurente (RNN), pe de altă parte, sunt mai potrivite pentru sarcinile care implică procesarea intrărilor structurate, cum ar fi imaginile sau datele serii de timp.
Viitorul arată strălucitor
Viitorul transformatoarelor AI pare luminos. Un domeniu al studiului în curs este dezvoltarea unor modele din ce în ce mai puternice capabile să gestioneze sarcini din ce în ce mai complicate.
În plus, se încearcă conectarea transformatoarelor AI cu alte tehnologii AI, cum ar fi Consolidarea învățării, pentru a oferi capacități de luare a deciziilor mai avansate.
Fiecare industrie încearcă să folosească potențialul AI pentru a stimula inovația și a obține un avantaj competitiv. Așadar, este probabil ca transformatoarele AI să fie încorporate progresiv într-o varietate de aplicații, inclusiv în domeniul sănătății, finanțelor și altele.
Cu îmbunătățirile continue ale tehnologiei transformatoarelor AI și potențialul acestor instrumente puternice AI de a revoluționa modul în care oamenii procesează și înțeleg limbajul, viitorul pare luminos.
Lasă un comentariu