Sot jemi dëshmitarë të një revolucioni në fushën e përpunimit të gjuhës natyrore. Dhe, është e sigurt se nuk ka të ardhme pa inteligjencë artificiale. Ne tashmë po përdorim "asistentë" të ndryshëm të AI.
Chatbots janë shembujt më të mirë në rastin tonë. Ato përfaqësojnë epokën e re të komunikimit. Por, çfarë i bën ata kaq të veçantë?
chatbot-et aktuale mund të kuptojnë dhe t'u përgjigjen pyetjeve të gjuhës natyrore me të njëjtën saktësi dhe detaje si ekspertët njerëzorë. Është emocionuese të mësosh për mekanizmat që hyjnë në proces.
Mblidhuni dhe le të zbulojmë teknologjinë pas saj.
Zhytja në Tech
AI Transformers është një fjalë kyçe kryesore në këtë fushë. Ata janë si rrjetet nervore që kanë revolucionarizuar përpunimin e gjuhës natyrore. Në realitet, ekzistojnë paralele të konsiderueshme të projektimit midis transformatorëve të AI dhe rrjeteve nervore.
Të dyja përbëhen nga disa shtresa të njësive përpunuese që kryejnë një sërë llogaritjesh për të kthyer të dhënat hyrëse në parashikime si rezultat. Në këtë postim, ne do të shikojmë fuqinë e transformatorëve të AI dhe se si ata po ndryshojnë botën rreth nesh.
Potenciali i përpunimit të gjuhës natyrore
Le të fillojmë me bazat. E dëgjojmë pothuajse kudo. Por, çfarë është saktësisht përpunimi i gjuhës natyrore?
Është një segment i inteligjencës artificiale që fokusohet në ndërveprimin e njerëzve dhe makinave nëpërmjet përdorimit të gjuhës natyrore. Qëllimi është të lejojë kompjuterët të perceptojnë, interpretojnë dhe prodhojnë gjuhën njerëzore në një mënyrë kuptimplote dhe autentike.
Njohja e të folurit, përkthimi i gjuhës, Analiza ndjenjë, dhe përmbledhja e tekstit janë të gjithë shembuj të aplikacioneve NLP. Modelet tradicionale NLP, nga ana tjetër, kanë luftuar për të kuptuar lidhjet komplekse midis fjalëve në një frazë. Kjo i bëri të pamundura nivelet e larta të saktësisë në shumë detyra NLP.
Kjo është kur Transformers AI hyjnë në foto. Me anë të një procesi të vetë-vëmendjes, transformatorët mund të regjistrojnë varësitë dhe lidhjet afatgjata midis fjalëve në një frazë. Kjo metodë i mundëson modelit të zgjedhë të marrë pjesë në seksione të ndryshme të sekuencës hyrëse. Pra, ai mund të kuptojë kontekstin dhe kuptimin e secilës fjalë në një frazë.
Cilat janë saktësisht modelet e transformatorëve
Një transformator i AI është një të mësuarit e thellë arkitekturë që kupton dhe përpunon lloje të ndryshme informacioni. Ai shkëlqen në përcaktimin se si disa pjesë të informacionit lidhen me njëri-tjetrin, si për shembull se si janë të lidhura fjalët e ndryshme në një frazë ose sesi pjesë të ndryshme të një imazhi përshtaten së bashku.
Ai funksionon duke ndarë informacionin në copa të vogla dhe më pas duke i parë të gjithë ata komponentë menjëherë. Është sikur shumë robotë të vegjël po bashkëpunojnë për të kuptuar të dhënat. Më pas, pasi të dijë gjithçka, ai ribashkon të gjithë përbërësit për të dhënë një përgjigje ose rezultat.
Transformatorët e AI janë jashtëzakonisht të vlefshëm. Ata mund të kuptojnë kontekstin dhe lidhjet afatgjata midis informacioneve të ndryshme. Kjo është kritike për detyra si përkthimi i gjuhës, përmbledhja dhe përgjigjja e pyetjeve. Pra, ata janë truri pas shumë gjërave interesante që mund të arrijë AI!
Vëmendja është gjithçka që ju nevojitet
Nëntitulli "Vëmendja është gjithçka që ju nevojitet" i referohet një botimi të vitit 2017 që propozoi modelin e transformatorit. Ai revolucionarizoi disiplinën e përpunimit të gjuhës natyrore (NLP).
Autorët e këtij hulumtimi deklaruan se mekanizmi i vetë-vëmendjes së modelit të transformatorit ishte mjaftueshëm i fortë për të marrë rolin e përsëritësit konvencional dhe rrjetet neurale konvolucionale përdoret për detyrat NLP.
Çfarë është saktësisht vetë-vëmendja?
Është një metodë që lejon modelin të përqendrohet në segmente të ndryshme të sekuencës hyrëse kur prodhon parashikime.
Me fjalë të tjera, vëmendja ndaj vetes i mundëson modelit të llogarisë një grup pikësh të vëmendjes për çdo element në lidhje me të gjithë komponentët e tjerë, duke e lejuar modelin të balancojë rëndësinë e secilit element hyrës.
Në një qasje të bazuar në transformator, vetë-vëmendja funksionon si më poshtë:
Sekuenca e hyrjes së pari futet në një seri vektorësh, një për çdo anëtar të sekuencës.
Për çdo element në sekuencë, modeli krijon tre grupe vektorësh: vektorin e pyetjes, vektorin kryesor dhe vektorin e vlerës.
Vektori i pyetjes krahasohet me të gjithë vektorët kryesorë dhe ngjashmëritë llogariten duke përdorur një produkt me pika.
Rezultatet e vëmendjes që rezultojnë normalizohen duke përdorur një funksion softmax, i cili gjeneron një grup peshash që tregojnë rëndësinë relative të secilës pjesë në sekuencë.
Për të krijuar paraqitjen përfundimtare të prodhimit, vektorët e vlerës shumëzohen me peshat e vëmendjes dhe përmblidhen.
Modelet e bazuara në transformator, të cilat përdorin vëmendjen ndaj vetes, mund të kapin me sukses marrëdhëniet me rreze të gjatë në sekuencat hyrëse pa u varur nga dritaret e kontekstit me gjatësi fikse, duke i bërë ato veçanërisht të dobishme për aplikacionet e përpunimit të gjuhës natyrore.
Shembull
Supozoni se kemi një sekuencë hyrëse me gjashtë shenja: "Macja u ul në dyshek". Çdo shenjë mund të përfaqësohet si një vektor, dhe sekuenca e hyrjes mund të shihet si më poshtë:
Më pas, për çdo shenjë, ne do të ndërtonim tre grupe vektorësh: vektorin e pyetjes, vektorin kryesor dhe vektorin e vlerës. Vektori i shenjës së ngulitur shumëzohet me tre matrica të peshës së mësuar për të nxjerrë këta vektorë.
Për shenjën e parë "The", për shembull, vektorët e pyetjes, çelësit dhe vlerës do të ishin:
Vektori i pyetjes: [0.4, -0.2, 0.1]
Vektori kryesor: [0.2, 0.1, 0.5]
Vektori i vlerës: [0.1, 0.2, 0.3]
Rezultatet e vëmendjes midis çdo çifti të shenjave në sekuencën hyrëse llogariten nga mekanizmi i vetë-vëmendjes. Për shembull, rezultati i vëmendjes midis shenjave 1 dhe 2 "The" do të llogaritet si produkt pikash i pyetjes së tyre dhe vektorëve kryesorë:
Rezultati i vëmendjes = produkti_pikë (vektori i pyetjes së Tokenit 1, Vektori kryesor i Tokenit 2)
= (0.4 * 0.8) + (-0.2 * 0.2) + (0.1 * 0.1)
= 0.31
Këto rezultate të vëmendjes tregojnë rëndësinë relative të secilit token në sekuencë me të tjerët.
Së fundi, për çdo shenjë, paraqitja e prodhimit krijohet duke marrë një shumë të ponderuar të vektorëve të vlerës, me peshat e përcaktuara nga pikët e vëmendjes. Paraqitja e daljes për shenjën e parë "The", për shembull, do të ishte:
Vektori i daljes për Token 1 = (Rezultati i vëmendjes me Token 1) * Vektori i vlerës për Token 2
+ (Rezultati i vëmendjes me Token 3) * Vektori i vlerës për Token 3
+ (Rezultati i vëmendjes me Token 4) * Vektori i vlerës për Token 4
+ (Rezultati i vëmendjes me Token 5) * Vektori i vlerës për Token 5
+ (Rezultati i vëmendjes me Token 6) * Vektori i vlerës për 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]
Si rezultat i vëmendjes ndaj vetes, modeli i bazuar në transformator mund të zgjedhë të marrë pjesë në seksione të ndryshme të sekuencës hyrëse kur krijon sekuencën e daljes.
Aplikimet janë më shumë se sa mendoni
Për shkak të përshtatshmërisë dhe aftësisë së tyre për të trajtuar një gamë të gjerë detyrash NLP, të tilla si përkthimi me makinë, analiza e ndjenjave, përmbledhja e tekstit dhe më shumë, transformatorët e AI janë rritur në popullaritet vitet e fundit.
Transformatorët e AI janë përdorur në një sërë fushash, duke përfshirë njohjen e figurës, sistemet e rekomandimit dhe madje edhe zbulimin e ilaçeve, përveç aplikacioneve klasike të bazuara në gjuhë.
Transformatorët e AI kanë përdorime pothuajse të pakufishme pasi ato mund të përshtaten në fusha të shumta problematike dhe lloje të dhënash. Transformatorët e AI, me aftësinë e tyre për të analizuar sekuenca të ndërlikuara të të dhënave dhe për të kapur marrëdhënie afatgjata, janë vendosur të jenë një faktor i rëndësishëm shtytës në zhvillimin e aplikacioneve të AI në vitet e ardhshme.
Krahasimi me arkitekturat e tjera të rrjeteve nervore
Duke qenë se ata mund të analizojnë sekuencat e hyrjes dhe të kuptojnë marrëdhëniet me rreze të gjatë në tekst, transformatorët e AI janë veçanërisht të përshtatshëm për përpunimin e gjuhës natyrore kur krahasohen me aplikacionet e tjera të rrjeteve nervore.
Disa arkitektura të rrjeteve nervore, të tilla si rrjetet nervore konvolucionale (CNN) dhe rrjetet nervore periodike (RNN), nga ana tjetër, janë më të përshtatshme për detyrat që përfshijnë përpunimin e të dhënave të strukturuara, të tilla si fotografitë ose të dhënat e serive kohore.
E ardhmja po duket e ndritshme
E ardhmja e transformatorëve të AI duket e ndritshme. Një fushë e studimit në vazhdim është zhvillimi i modeleve gjithnjë e më të fuqishme të aftë për të trajtuar detyra gjithnjë e më të komplikuara.
Për më tepër, po bëhen përpjekje për të lidhur transformatorët e AI me teknologji të tjera të AI, si p.sh të mësuarit për përforcim, për të ofruar aftësi më të avancuara vendimmarrëse.
Çdo industri po përpiqet të përdorë potencialin e AI për të nxitur inovacionin dhe për të arritur një avantazh konkurrues. Pra, transformatorët e AI ka të ngjarë të përfshihen në mënyrë progresive në një sërë aplikacionesh, duke përfshirë kujdesin shëndetësor, financat dhe të tjera.
Me përmirësimet e vazhdueshme në teknologjinë e transformatorëve të AI dhe potencialin që këto mjete të forta të AI të revolucionarizojnë mënyrën se si njerëzit përpunojnë dhe kuptojnë gjuhën, e ardhmja duket e ndritshme.
Lini një Përgjigju