Danes smo priča revoluciji na področju obdelave naravnega jezika. In gotovo je, da brez umetne inteligence ni prihodnosti. Uporabljamo že različne »pomočnike« AI.
Klepetalni roboti so v našem primeru najboljši primeri. Predstavljajo novo dobo komunikacije. Ampak, kaj jih dela tako posebne?
Trenutni chatboti lahko razumejo in odgovorijo na poizvedbe v naravnem jeziku z enako natančnostjo in podrobnostmi kot človeški strokovnjaki. Razburljivo je spoznati mehanizme, ki se vključijo v proces.
Pripnite se in odkrijmo tehnologijo za tem.
Potop v tehnologijo
AI Transformers je glavna ključna beseda na tem področju. So kot nevronske mreže ki so revolucionirali obdelavo naravnega jezika. V resnici obstaja veliko oblikovalskih vzporednic med transformatorji AI in nevronskimi mrežami.
Oba sta sestavljena iz več plasti procesnih enot, ki izvajajo vrsto izračunov za pretvorbo vhodnih podatkov v napovedi kot izhod. V tej objavi si bomo ogledali moč AI Transformerjev in kako spreminjajo svet okoli nas.
Potencial obdelave naravnega jezika
Začnimo z osnovami. Slišimo jo skoraj povsod. Toda kaj točno je obdelava naravnega jezika?
Je segment od Umetna inteligenca ki se osredotoča na interakcijo ljudi in strojev z uporabo naravnega jezika. Cilj je omogočiti računalnikom zaznavanje, interpretacijo in ustvarjanje človeškega jezika na smiseln in avtentičen način.
Prepoznavanje govora, jezikovno prevajanje, Analiza klimein povzemanje besedila sta primera aplikacij NLP. Po drugi strani pa so se tradicionalni modeli NLP trudili razumeti zapletene povezave med besedami v frazi. To je onemogočilo visoko stopnjo natančnosti pri številnih NLP nalogah.
Takrat nastopijo AI Transformers. S procesom samopozornosti lahko transformatorji posnamejo dolgoročne odvisnosti in povezave med besedami v frazi. Ta metoda omogoča modelu, da se odloči, da se bo posvetil različnim odsekom vhodnega zaporedja. Tako lahko razume kontekst in pomen vsake besede v frazi.
Kaj točno so modeli transformatorjev
Transformator AI je a globoko učenje arhitektura, ki razume in obdeluje različne vrste informacij. Odličen je pri določanju, kako se več bitov informacij povezuje med seboj, na primer, kako so različne besede v frazi povezane ali kako se različni deli slike ujemajo.
Deluje tako, da informacije razdeli na majhne koščke in nato pogleda vse te komponente hkrati. Kot da številni majhni roboti sodelujejo pri razumevanju podatkov. Nato, ko vse ve, ponovno sestavi vse komponente, da zagotovi odziv ali rezultat.
Transformatorji AI so izjemno dragoceni. Lahko razumejo kontekst in dolgoročne povezave med različnimi informacijami. To je ključnega pomena za naloge, kot so jezikovno prevajanje, povzemanje in odgovarjanje na vprašanja. Torej so možgani za veliko zanimivimi stvarmi, ki jih lahko doseže umetna inteligenca!
Pozornost je vse, kar potrebujete
Podnaslov »Pozornost je vse, kar potrebujete« se nanaša na publikacijo iz leta 2017, ki je predlagala model transformatorja. Revolucioniral je disciplino obdelave naravnega jezika (NLP).
Avtorji te raziskave so izjavili, da je mehanizem samopozornosti transformatorskega modela dovolj močan, da prevzame vlogo običajnega ponavljajočega se in konvolucijskih nevronskih mrež uporablja za NLP naloge.
Kaj točno je samopozornost?
To je metoda, ki modelu omogoča, da se pri izdelavi napovedi osredotoči na različne segmente vhodnega zaporedja.
Z drugimi besedami, samopozornost omogoča modelu, da izračuna nabor rezultatov pozornosti za vsak element glede na vse druge komponente, kar omogoča modelu, da uravnoteži pomen vsakega vhodnega elementa.
Pri pristopu, ki temelji na transformatorju, samopozornost deluje na naslednji način:
Vhodno zaporedje je najprej vdelano v niz vektorjev, enega za vsakega člana zaporedja.
Za vsak element v zaporedju model ustvari tri nize vektorjev: vektor poizvedbe, vektor ključa in vektor vrednosti.
Poizvedbeni vektor se primerja z vsemi ključnimi vektorji, podobnosti pa se izračunajo s pikčastim produktom.
Rezultat pozornosti se normalizira s funkcijo softmax, ki generira nabor uteži, ki označuje relativno pomembnost vsakega dela v zaporedju.
Za ustvarjanje končne izhodne predstavitve se vektorji vrednosti pomnožijo z utežmi pozornosti in seštejejo.
Modeli, ki temeljijo na transformatorjih in uporabljajo samopozornost, lahko uspešno zajamejo dolgoročna razmerja v vhodnih zaporedjih, ne da bi bili odvisni od kontekstnih oken s fiksno dolžino, zaradi česar so še posebej uporabni za aplikacije za obdelavo naravnega jezika.
Primer
Predpostavimo, da imamo vnosno zaporedje s šestimi žetoni: "Mačka je sedela na preprogi." Vsak žeton je lahko predstavljen kot vektor, vhodno zaporedje pa je mogoče videti na naslednji način:
Nato bi za vsak žeton izdelali tri nize vektorjev: vektor poizvedbe, vektor ključa in vektor vrednosti. Vgrajeni žetonski vektor se pomnoži s tremi naučenimi utežnimi matricami, da dobimo te vektorje.
Za prvi žeton »The« bi bili na primer vektorji poizvedbe, ključa in vrednosti:
Vektor poizvedbe: [0.4, -0.2, 0.1]
Ključni vektor: [0.2, 0.1, 0.5]
Vektor vrednosti: [0.1, 0.2, 0.3]
Rezultate pozornosti med vsakim parom žetonov v vhodnem zaporedju izračuna mehanizem samopozornosti. Na primer, ocena pozornosti med žetonoma 1 in 2 "The" bi bila izračunana kot pikčasti produkt njihove poizvedbe in ključnih vektorjev:
Ocena pozornosti = dot_product(poizvedbeni vektor žetona 1, ključni vektor žetona 2)
= (0.4 * 0.8) + (-0.2 * 0.2) + (0.1 * 0.1)
= 0.31
Ti rezultati pozornosti kažejo relativno pomembnost vsakega žetona v zaporedju za druge.
Nazadnje, za vsak žeton se izhodna predstavitev ustvari tako, da se vzame utežena vsota vektorjev vrednosti, pri čemer so uteži določene z rezultati pozornosti. Izhodna predstavitev za prvi žeton »The« bi bila na primer:
Izhodni vektor za žeton 1 = (ocena pozornosti z žetonom 1) * vektor vrednosti za žeton 2
+ (Rezultat pozornosti z žetonom 3) * Vektor vrednosti za žeton 3
+ (Rezultat pozornosti z žetonom 4) * Vektor vrednosti za žeton 4
+ (Rezultat pozornosti z žetonom 5) * Vektor vrednosti za žeton 5
+ (Rezultat pozornosti z žetonom 6) * Vektor vrednosti za žeton 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]
Kot rezultat samopozornosti se lahko model, ki temelji na transformatorju, pri ustvarjanju izhodnega zaporedja odloči, da bo upošteval različne odseke vhodnega zaporedja.
Aplikacije so več, kot si mislite
Zaradi svoje prilagodljivosti in zmožnosti obvladovanja širokega nabora nalog NLP, kot so strojno prevajanje, analiza čustev, povzemanje besedila in drugo, so transformatorji AI v zadnjih letih postali vse bolj priljubljeni.
Transformatorji AI so bili uporabljeni na različnih področjih, vključno s prepoznavanjem slik, sistemi priporočil in celo odkrivanjem zdravil, poleg klasičnih jezikovnih aplikacij.
Transformatorji AI imajo skoraj neomejeno uporabo, saj jih je mogoče prilagoditi številnim težavnim področjem in vrstam podatkov. Pretvorniki umetne inteligence bodo s svojo sposobnostjo analiziranja zapletenih zaporedij podatkov in zajemanja dolgoročnih odnosov pomemben gonilni dejavnik pri razvoju aplikacij umetne inteligence v naslednjih letih.
Primerjava z drugimi arhitekturami nevronskih mrež
Ker lahko analizirajo vhodna zaporedja in razumejo dolgoročne odnose v besedilu, so transformatorji AI še posebej primerni za obdelavo naravnega jezika v primerjavi z drugimi aplikacijami nevronske mreže.
Nekatere arhitekture nevronskih mrež, kot so konvolucijske nevronske mreže (CNN) in ponavljajoče se nevronske mreže (RNN), so po drugi strani bolj primerne za naloge, ki vključujejo obdelavo strukturiranih vnosov, kot so slike ali podatki časovnih vrst.
Prihodnost je videti svetla
Prihodnost transformatorjev AI se zdi svetla. Eno od področij tekoče študije je razvoj vse močnejših modelov, ki so sposobni obvladovati vse bolj zapletene naloge.
Poleg tega se poskušajo transformatorji AI povezati z drugimi tehnologijami AI, kot je npr okrepljeno učenje, za zagotavljanje naprednejših zmožnosti odločanja.
Vsaka industrija poskuša izkoristiti potencial umetne inteligence za spodbujanje inovacij in doseganje konkurenčne prednosti. Tako bodo transformatorji AI verjetno postopoma vključeni v različne aplikacije, vključno z zdravstvom, financami in drugimi.
Z nenehnim izboljševanjem tehnologije pretvornikov umetne inteligence in možnostjo, da ta močna orodja umetne inteligence spremenijo način, na katerega ljudje obdelujejo in razumejo jezik, se zdi prihodnost svetla.
Pustite Odgovori