Dnes sme svedkami revolúcie v oblasti spracovania prirodzeného jazyka. A je isté, že bez umelej inteligencie niet budúcnosti. Už používame rôznych „asistentov“ AI.
Chatboti sú v našom prípade najlepším príkladom. Predstavujú novú éru komunikácie. Čo ich však robí takými výnimočnými?
Súčasné chatboty dokážu porozumieť a odpovedať na otázky v prirodzenom jazyku s rovnakou presnosťou a detailmi ako ľudskí experti. Je vzrušujúce dozvedieť sa o mechanizmoch, ktoré vstupujú do procesu.
Pripútajte sa a poďme objaviť technológiu, ktorá za tým stojí.
Potápanie do Tech
Hlavným kľúčovým slovom v tejto oblasti je AI Transformers. Sú ako neurálne siete ktoré spôsobili revolúciu v spracovaní prirodzeného jazyka. V skutočnosti existujú značné konštrukčné paralely medzi transformátormi AI a neurónovými sieťami.
Obidve sa skladajú z niekoľkých vrstiev jednotiek spracovania, ktoré vykonávajú sériu výpočtov na konverziu vstupných údajov na predpovede ako výstup. V tomto príspevku sa pozrieme na silu AI Transformers a na to, ako menia svet okolo nás.
Potenciál spracovania prirodzeného jazyka
Začnime od základov. Počujeme to takmer všade. Ale čo presne je spracovanie prirodzeného jazyka?
Ide o segment umelá inteligencia ktorý sa zameriava na interakciu ľudí a strojov pomocou prirodzeného jazyka. Cieľom je umožniť počítačom vnímať, interpretovať a vytvárať ľudský jazyk zmysluplným a autentickým spôsobom.
Rozpoznávanie reči, preklad jazyka, analýza sentimentu, a textová sumarizácia sú príkladmi aplikácií NLP. Na druhej strane tradičné modely NLP majú problémy s pochopením zložitých väzieb medzi slovami vo fráze. To znemožnilo vysokú úroveň presnosti v mnohých úlohách NLP.
Vtedy do hry vstupujú AI Transformers. Procesom sebapozorovania môžu transformátory zaznamenať dlhodobé závislosti a prepojenia medzi slovami vo fráze. Táto metóda umožňuje modelu vybrať si, či sa bude venovať rôznym úsekom vstupnej sekvencie. Dokáže teda pochopiť kontext a význam každého slova vo fráze.
Čo presne sú modely Transformers
Transformátor AI je a hlboké vzdelávanie architektúra, ktorá rozumie a spracováva rôzne typy informácií. Vyniká v určovaní toho, ako spolu súvisia viaceré bity informácií, napríklad ako sú prepojené rôzne slová vo fráze alebo ako do seba zapadajú rôzne časti obrazu.
Funguje to tak, že informácie rozdelíte na malé kúsky a potom sa pozriete na všetky tieto komponenty naraz. Je to, akoby veľa malých robotov spolupracovalo na pochopení údajov. Potom, keď všetko vie, znova poskladá všetky komponenty, aby poskytla odpoveď alebo výstup.
Transformátory AI sú mimoriadne cenné. Dokážu pochopiť súvislosti a dlhodobé väzby medzi rôznymi informáciami. To je dôležité pre úlohy, ako je jazykový preklad, sumarizácia a zodpovedanie otázok. Sú teda mozgami mnohých zaujímavých vecí, ktoré AI dokáže!
Všetko, čo potrebujete, je pozornosť
Podtitul „Attention is All You Need“ odkazuje na publikáciu z roku 2017, ktorá navrhla model transformátora. Prinieslo revolúciu v disciplíne spracovania prirodzeného jazyka (NLP).
Autori tohto výskumu uviedli, že mechanizmus sebapozorovania modelu transformátora bol dostatočne silný na to, aby prevzal úlohu konvenčného rekurentného a konvolučné neurónové siete využívané na úlohy NLP.
Čo je to vlastne sebapozornosť?
Je to metóda, ktorá umožňuje modelu sústrediť sa pri vytváraní predpovedí na rôzne segmenty vstupnej sekvencie.
Inými slovami, sebapozornosť umožňuje modelu vypočítať súbor skóre pozornosti pre každý prvok týkajúci sa všetkých ostatných komponentov, čo umožňuje modelu vyvážiť význam každého vstupného prvku.
V prístupe založenom na transformátore funguje sebapozornosť nasledovne:
Vstupná sekvencia je najskôr vložená do série vektorov, jeden pre každý člen sekvencie.
Pre každý prvok v sekvencii model vytvorí tri sady vektorov: dotazovací vektor, kľúčový vektor a vektor hodnoty.
Vektor dopytu sa porovná so všetkými kľúčovými vektormi a podobnosti sa vypočítajú pomocou bodového súčinu.
Výsledné skóre pozornosti sa normalizuje pomocou funkcie softmax, ktorá generuje súbor váh označujúcich relatívnu významnosť každého kusu v sekvencii.
Na vytvorenie výslednej výstupnej reprezentácie sa vektory hodnôt vynásobia váhami pozornosti a spočítajú sa.
Modely založené na transformátoroch, ktoré využívajú samopozornosť, môžu úspešne zachytiť vzťahy na veľké vzdialenosti vo vstupných sekvenciách bez závislosti od kontextových okien s pevnou dĺžkou, vďaka čomu sú obzvlášť užitočné pre aplikácie na spracovanie prirodzeného jazyka.
Príklad
Predpokladajme, že máme vstupnú sekvenciu šiestich žetónov: „Mačka sedela na podložke.“ Každý token môže byť reprezentovaný ako vektor a vstupnú sekvenciu možno vidieť takto:
Ďalej by sme pre každý token vytvorili tri sady vektorov: vektor dotazu, kľúčový vektor a vektor hodnoty. Vložený tokenový vektor sa vynásobí tromi naučenými váhovými maticami, čím sa získajú tieto vektory.
Napríklad pre prvý token „The“ by vektory dotazu, kľúča a hodnoty boli:
Vektor dopytu: [0.4, -0.2, 0.1]
Kľúčový vektor: [0.2, 0.1, 0.5]
Vektor hodnoty: [0.1, 0.2, 0.3]
Skóre pozornosti medzi každým párom tokenov vo vstupnej sekvencii sa vypočítava pomocou mechanizmu vlastnej pozornosti. Napríklad skóre pozornosti medzi tokenmi 1 a 2 „The“ by sa vypočítalo ako bodový súčin ich dopytu a kľúčových vektorov:
Skóre pozornosti = dot_product (vektor dopytu tokenu 1, kľúčový vektor tokenu 2)
= (0.4 * 0.8) + (-0.2 * 0.2) + (0.1 * 0.1)
= 0.31
Tieto skóre pozornosti ukazujú relatívnu relevanciu každého tokenu v sekvencii voči ostatným.
Nakoniec, pre každý token je výstupná reprezentácia vytvorená zobratím váženého súčtu hodnotových vektorov, pričom váhy sú určené skóre pozornosti. Výstupná reprezentácia pre prvý token „The“ by napríklad bola:
Výstupný vektor pre token 1 = (skóre pozornosti s tokenom 1) * Vektor hodnoty pre token 2
+ (Skóre pozornosti so žetónom 3) * Vektor hodnoty pre žetón 3
+ (Skóre pozornosti so žetónom 4) * Vektor hodnoty pre žetón 4
+ (Skóre pozornosti so žetónom 5) * Vektor hodnoty pre žetón 5
+ (Skóre pozornosti so žetónom 6) * Vektor hodnoty pre žetón 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]
V dôsledku vlastnej pozornosti si model založený na transformátore môže zvoliť, že sa bude venovať rôznym úsekom vstupnej sekvencie pri vytváraní výstupnej sekvencie.
Aplikácie sú viac, než si myslíte
Vďaka svojej prispôsobivosti a schopnosti zvládnuť širokú škálu úloh NLP, ako je strojový preklad, analýza sentimentu, sumarizácia textu a ďalšie, v posledných rokoch narástli popularity transformátorov AI.
Transformátory AI sa okrem klasických jazykových aplikácií používajú v rôznych oblastiach vrátane rozpoznávania obrázkov, systémov odporúčaní a dokonca objavovania liekov.
Transformátory AI majú takmer neobmedzené využitie, pretože sa dajú prispôsobiť mnohým problémovým oblastiam a druhom údajov. Transformátory AI so svojou schopnosťou analyzovať komplikované dátové sekvencie a zachytávať dlhodobé vzťahy budú v nasledujúcich rokoch významným hnacím faktorom vo vývoji aplikácií AI.
Porovnanie s inými architektúrami neurónových sietí
Keďže transformátory AI dokážu analyzovať vstupné sekvencie a pochopiť vzťahy na dlhé vzdialenosti v texte, sú obzvlášť vhodné na spracovanie prirodzeného jazyka v porovnaní s inými aplikáciami neurónových sietí.
Niektoré architektúry neurónových sietí, ako sú konvolučné neurónové siete (CNN) a rekurentné neurónové siete (RNN), sú na druhej strane vhodnejšie pre úlohy zahŕňajúce spracovanie štruktúrovaného vstupu, ako sú obrázky alebo údaje o časových radoch.
Budúcnosť vyzerá jasne
Budúcnosť transformátorov AI sa zdá byť jasná. Jednou z oblastí prebiehajúcej štúdie je vývoj postupne výkonnejších modelov schopných zvládať čoraz komplikovanejšie úlohy.
Okrem toho sa robia pokusy prepojiť AI transformátory s inými technológiami AI, ako napr posilňovanie učeniaposkytnúť pokročilejšie možnosti rozhodovania.
Každé odvetvie sa snaží využiť potenciál AI na podporu inovácií a dosiahnutie konkurenčnej výhody. Transformátory AI sa teda pravdepodobne postupne začlenia do rôznych aplikácií vrátane zdravotníctva, financií a ďalších.
S neustálym zdokonaľovaním technológie AI transformátora a potenciálom týchto silných nástrojov AI prevratu v spôsobe, akým ľudia spracovávajú a chápu jazyk, sa budúcnosť javí ako svetlá.
Nechaj odpoveď