Сегодня мы наблюдаем революцию в области обработки естественного языка. И совершенно точно, что без искусственного интеллекта нет будущего. Мы уже используем различных «помощников» ИИ.
Чат-боты — лучший пример в нашем случае. Они представляют собой новую эру коммуникации. Но что делает их такими особенными?
Современные чат-боты могут понимать запросы на естественном языке и отвечать на них с той же точностью и детализацией, что и люди-эксперты. Интересно узнать о механизмах, которые входят в этот процесс.
Пристегнитесь и давайте откроем для себя технологию, стоящую за этим.
Погружение в технологии
ИИ-трансформеры — ключевое слово в этой области. Они как нейронные сети которые произвели революцию в обработке естественного языка. На самом деле между преобразователями ИИ и нейронными сетями существуют значительные параллели в дизайне.
Оба состоят из нескольких уровней блоков обработки, которые выполняют ряд вычислений для преобразования входных данных в прогнозы на выходе. В этом посте мы рассмотрим силу ИИ-трансформеров и то, как они меняют мир вокруг нас.
Возможности обработки естественного языка
Начнем с основ. Мы слышим его почти везде. Но что такое обработка естественного языка?
Это сегмент искусственный интеллект который фокусируется на взаимодействии людей и машин с помощью естественного языка. Цель состоит в том, чтобы позволить компьютерам воспринимать, интерпретировать и воспроизводить человеческий язык осмысленным и аутентичным образом.
Распознавание речи, языковой перевод, анализ настроенийи суммирование текста — все это примеры приложений НЛП. С другой стороны, традиционные модели НЛП изо всех сил пытались уловить сложные связи между словами во фразе. Это сделало невозможным высокий уровень точности во многих задачах НЛП.
В этот момент на сцену выходят ИИ-трансформеры. С помощью процесса внутреннего внимания трансформеры могут записывать долгосрочные зависимости и связи между словами во фразе. Этот метод позволяет модели выбирать различные разделы входной последовательности. Таким образом, он может понимать контекст и значение каждого слова во фразе.
Что такое модели трансформеров
Трансформатор ИИ — это глубокое обучение архитектура, которая понимает и обрабатывает различные типы информации. Он отлично подходит для определения того, как несколько битов информации связаны друг с другом, например, как связаны разные слова во фразе или как разные части изображения сочетаются друг с другом.
Он работает, разбивая информацию на маленькие кусочки, а затем просматривая все эти компоненты одновременно. Как будто множество маленьких роботов сотрудничают, чтобы понять данные. Затем, когда ему все известно, он собирает все компоненты для предоставления ответа или вывода.
Преобразователи AI чрезвычайно ценны. Они могут понять контекст и долгосрочные связи между разнообразной информацией. Это очень важно для таких задач, как языковой перевод, обобщение и ответы на вопросы. Таким образом, они являются мозгом многих интересных вещей, которые может сделать ИИ!
Внимание — это все, что вам нужно
Подзаголовок «Внимание — это все, что вам нужно» относится к публикации 2017 года, в которой предлагалась модель-трансформер. Это произвело революцию в дисциплине обработки естественного языка (NLP).
Авторы этого исследования заявили, что механизм внутреннего внимания модели трансформатора был достаточно сильным, чтобы взять на себя роль обычного повторяющегося и сверточные нейронные сети используется для задач НЛП.
Что такое внимание к себе?
Это метод, который позволяет модели сосредоточиться на различных сегментах входной последовательности при создании прогнозов.
Другими словами, само-внимание позволяет модели вычислить набор оценок внимания для каждого элемента относительно всех других компонентов, позволяя модели сбалансировать значимость каждого входного элемента.
В трансформационном подходе само-внимание работает следующим образом:
Входная последовательность сначала встраивается в серию векторов, по одному для каждого члена последовательности.
Для каждого элемента в последовательности модель создает три набора векторов: вектор запроса, вектор ключа и вектор значения.
Вектор запроса сравнивается со всеми ключевыми векторами, и сходство вычисляется с использованием скалярного произведения.
Полученные оценки внимания нормализуются с помощью функции softmax, которая генерирует набор весов, указывающих относительную значимость каждой части в последовательности.
Чтобы создать окончательное выходное представление, векторы значений умножаются на веса внимания и суммируются.
Модели на основе преобразователя, которые используют само-внимание, могут успешно фиксировать отношения дальнего действия во входных последовательностях, не завися от контекстных окон фиксированной длины, что делает их особенно полезными для приложений обработки естественного языка.
Пример
Предположим, у нас есть входная последовательность из шести символов: «Кошка сидела на коврике». Каждый токен может быть представлен в виде вектора, а входная последовательность может быть представлена следующим образом:
Затем для каждого токена мы создадим три набора векторов: вектор запроса, вектор ключа и вектор значения. Вектор встроенных токенов умножается на три изученные матрицы весов, чтобы получить эти векторы.
Например, для первого токена «The» векторы запроса, ключа и значения будут такими:
Вектор запроса: [0.4, -0.2, 0.1]
Ключевой вектор: [0.2, 0.1, 0.5]
Вектор значений: [0.1, 0.2, 0.3]
Оценки внимания между каждой парой маркеров во входной последовательности вычисляются с помощью механизма самоконтроля. Например, оценка внимания между токенами 1 и 2 «The» будет рассчитываться как скалярное произведение их запроса и ключевых векторов:
Оценка внимания = dot_product (вектор запроса токена 1, ключевой вектор токена 2)
= (0.4 * 0.8) + (-0.2 * 0.2) + (0.1 * 0.1)
= 0.31
Эти оценки внимания показывают относительную значимость каждого токена в последовательности по отношению к другим.
Наконец, для каждого токена выходное представление создается путем взятия взвешенной суммы векторов значений с весами, определяемыми показателями внимания. Например, выходное представление для первого токена «The» будет таким:
Выходной вектор для токена 1 = (оценка внимания с токеном 1) * вектор значений для токена 2
+ (Оценка внимания с токеном 3) * Вектор значений для токена 3
+ (Оценка внимания с токеном 4) * Вектор значений для токена 4
+ (Оценка внимания с токеном 5) * Вектор значений для токена 5
+ (Оценка внимания с токеном 6) * Вектор значений для токена 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]
В результате самоконтроля модель на основе преобразователя может выбирать различные разделы входной последовательности при создании выходной последовательности.
Приложения — это больше, чем вы думаете
Благодаря своей адаптируемости и способности решать широкий спектр задач НЛП, таких как машинный перевод, анализ настроений, обобщение текста и т. д., в последние годы популярность ИИ-преобразователей возросла.
Преобразователи ИИ использовались в различных областях, включая распознавание изображений, системы рекомендаций и даже поиск лекарств, в дополнение к классическим приложениям на основе языка.
Преобразователи ИИ имеют почти безграничное применение, поскольку их можно адаптировать к многочисленным проблемным областям и типам данных. Преобразователи ИИ с их способностью анализировать сложные последовательности данных и фиксировать долгосрочные отношения должны стать важным движущим фактором в развитии приложений ИИ в ближайшие годы.
Сравнение с другими архитектурами нейронных сетей
Поскольку они могут анализировать входные последовательности и улавливать долгосрочные связи в тексте, преобразователи ИИ особенно хорошо подходят для обработки естественного языка по сравнению с другими приложениями нейронных сетей.
С другой стороны, некоторые архитектуры нейронных сетей, такие как сверточные нейронные сети (CNN) и рекуррентные нейронные сети (RNN), лучше подходят для задач, связанных с обработкой структурированных входных данных, таких как изображения или данные временных рядов.
Будущее выглядит ярким
Будущее ИИ-трансформеров кажется светлым. Одной из областей текущих исследований является разработка все более мощных моделей, способных решать все более сложные задачи.
Более того, предпринимаются попытки связать ИИ-трансформеры с другими технологиями ИИ, такими как усиление обучения, чтобы обеспечить более продвинутые возможности принятия решений.
Каждая отрасль пытается использовать потенциал ИИ для внедрения инноваций и достижения конкурентного преимущества. Таким образом, преобразователи ИИ, вероятно, будут постепенно внедряться в различные приложения, включая здравоохранение, финансы и другие.
Благодаря постоянному совершенствованию технологии преобразования ИИ и потенциалу этих мощных инструментов ИИ революционизировать то, как люди обрабатывают и понимают язык, будущее кажется светлым.
Оставьте комментарий