Данас смо сведоци револуције у области обраде природног језика. А, сигурно је да нема будућности без вештачке интелигенције. Већ користимо разне АИ „помоћнике“.
Цхатботови су најбољи примери у нашем случају. Они представљају нову еру комуникације. Али, шта их чини тако посебним?
Тренутни цхат ботови могу разумети и одговорити на питања природног језика са истом прецизношћу и детаљима као и људски стручњаци. Узбудљиво је научити о механизмима који улазе у процес.
Вежите се и откријмо технологију која стоји иза тога.
Заронити у технологију
АИ трансформатори су главна кључна реч у овој области. Они су као неуронске мреже који су револуционирали обраду природног језика. У стварности, постоје значајне паралеле дизајна између АИ трансформатора и неуронских мрежа.
Оба су састављена од неколико слојева јединица за обраду које изводе серију прорачуна за претварање улазних података у предвиђања као излазне. У овом посту ћемо погледати моћ АИ трансформатора и како они мењају свет око нас.
Потенцијал обраде природног језика
Почнимо са основама. Чујемо га скоро свуда. Али, шта је заправо обрада природног језика?
То је сегмент од вештачка интелигенција који се фокусира на интеракцију људи и машина путем употребе природног језика. Циљ је омогућити рачунарима да перципирају, тумаче и производе људски језик на смислен и аутентичан начин.
Препознавање говора, превод језика, анализа сентимента, и сажетак текста су све примери НЛП апликација. С друге стране, традиционални НЛП модели су се борили да схвате сложене везе између речи у фрази. Ово је онемогућило висок ниво тачности у многим НЛП задацима.
Ово је када АИ трансформатори улазе у слику. Процесом самопажње, трансформатори могу да сниме дугорочне зависности и везе између речи у фрази. Овај метод омогућава моделу да изабере да прати различите делове улазне секвенце. Дакле, може да схвати контекст и значење сваке речи у фрази.
Шта су заправо модели трансформатора
АИ трансформатор је а дубоко учење архитектура која разуме и обрађује различите врсте информација. Одликује се у одређивању начина на који се више битова информација односи једни на друге, на пример како су различите речи у фрази повезане или како се различити делови слике уклапају заједно.
Функционише тако што дели информације на мале делове, а затим гледа све те компоненте одједном. Као да бројни мали роботи сарађују како би схватили податке. Затим, када све зна, поново саставља све компоненте да би пружио одговор или излаз.
АИ трансформатори су изузетно вредни. Они могу да схвате контекст и дугорочне везе између различитих информација. Ово је критично за задатке као што су превод на језик, сумирање и одговарање на питања. Дакле, они су мозак иза многих занимљивих ствари које АИ може да постигне!
Пажња је све што вам треба
Поднаслов „Пажња је све што вам треба“ односи се на публикацију из 2017. која је предложила модел трансформатора. Револуционирао је дисциплину обраде природног језика (НЛП).
Аутори овог истраживања су навели да је механизам самопажње модела трансформатора био довољно јак да преузме улогу конвенционалног рекурентног и конволуционе неуронске мреже користи се за НЛП задатке.
Шта је тачно самопажња?
То је метода која омогућава моделу да се концентрише на различите сегменте улазне секвенце када производи предвиђања.
Другим речима, самопажња омогућава моделу да израчуна скуп оцене пажње за сваки елемент у вези са свим осталим компонентама, омогућавајући моделу да уравнотежи значај сваког улазног елемента.
У приступу заснованом на трансформатору, самопажња функционише на следећи начин:
Улазна секвенца се прво уграђује у серију вектора, по један за сваки члан секвенце.
За сваки елемент у низу, модел креира три сета вектора: вектор упита, вектор кључа и вектор вредности.
Вектор упита се пореди са свим кључним векторима, а сличности се израчунавају коришћењем тачкастог производа.
Резултати пажње који се добијају се нормализују коришћењем софтмак функције, која генерише скуп пондера који указује на релативни значај сваког дела у низу.
Да би се креирала коначна излазна репрезентација, вектори вредности се множе са тежином пажње и сабирају.
Модели засновани на трансформаторима, који користе самопажњу, могу успешно ухватити везе дугог домета у улазним секвенцама без зависности од прозора контекста фиксне дужине, што их чини посебно корисним за апликације за обраду природног језика.
Пример
Претпоставимо да имамо улазни низ од шест жетона: „Мачка је седела на простирци. Сваки токен може бити представљен као вектор, а улазна секвенца се може видети на следећи начин:
Затим, за сваки токен, конструисали бисмо три скупа вектора: вектор упита, вектор кључа и вектор вредности. Вектор уграђеног токена се множи са три научене матрице тежине да би се добили ови вектори.
За први токен „Тхе“, на пример, вектори упита, кључа и вредности би били:
Вектор упита: [0.4, -0.2, 0.1]
Вектор кључа: [0.2, 0.1, 0.5]
Вектор вредности: [0.1, 0.2, 0.3]
Оцене пажње између сваког пара жетона у улазној секвенци се израчунавају помоћу механизма самопажње. На пример, резултат пажње између токена 1 и 2 „Тхе“ би се израчунао као тачкасти производ њиховог упита и кључних вектора:
Оцена пажње = дот_продуцт(вектор упита за токен 1, вектор кључа за токен 2)
= (0.4 * 0.8) + (-0.2 * 0.2) + (0.1 * 0.1)
= КСНУМКС
Ови резултати пажње показују релативну релевантност сваког токена у низу за остале.
Коначно, за сваки токен, излазна репрезентација је креирана узимањем пондерисане суме вектора вредности, са тежинама одређеним оценама пажње. Репрезентација излаза за први токен „Тхе“, на пример, би била:
Излазни вектор за Токен 1 = (Резултат пажње са Токеном 1) * Вектор вредности за Токен 2
+ (Резултат пажње са Токеном 3) * Вектор вредности за Токен 3
+ (Резултат пажње са Токеном 4) * Вектор вредности за Токен 4
+ (Резултат пажње са Токеном 5) * Вектор вредности за Токен 5
+ (Резултат пажње са Токеном 6) * Вектор вредности за Токен 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]
Као резултат самопажње, модел заснован на трансформатору може изабрати да се посвети различитим деловима улазне секвенце када креира излазну секвенцу.
Апликације су више него што мислите
Због своје прилагодљивости и способности да се баве широким спектром НЛП задатака, као што су машинско превођење, анализа осећања, сумирање текста и још много тога, АИ трансформатори су постали популарнији последњих година.
АИ трансформатори су коришћени у различитим доменима, укључујући препознавање слика, системе препорука, па чак и откривање лекова, поред класичних апликација заснованих на језику.
АИ трансформатори имају скоро неограничену употребу јер се могу прилагодити бројним проблемским областима и врстама података. АИ трансформатори, са својим капацитетом да анализирају компликоване низове података и хватају дугорочне односе, биће значајан покретачки фактор у развоју АИ апликација у наредним годинама.
Поређење са другим архитектурама неуронских мрежа
Пошто могу да анализирају улазне секвенце и схвате везе дугог домета у тексту, АИ трансформатори су посебно погодни за обраду природног језика у поређењу са другим апликацијама неуронских мрежа.
Неке архитектуре неуронских мрежа, као што су конволуционе неуронске мреже (ЦНН) и рекурентне неуронске мреже (РНН), с друге стране, боље су прилагођене задацима који укључују обраду структурисаног улаза, као што су слике или подаци о временским серијама.
Будућност је сјајна
Будућност АИ трансформатора изгледа светла. Једна област текуће студије је развој прогресивно снажнијих модела способних за руковање све компликованијим задацима.
Штавише, покушавају се повезати АИ трансформатори са другим АИ технологијама, као нпр учење ојачавања, да обезбеди напредније могућности доношења одлука.
Свака индустрија покушава да искористи потенцијал вештачке интелигенције за покретање иновација и постизање конкурентске предности. Дакле, АИ трансформатори ће вероватно бити прогресивно укључени у различите апликације, укључујући здравствену заштиту, финансије и друге.
Уз континуирана побољшања технологије трансформатора вештачке интелигенције и потенцијала ових јаких АИ алата да револуционишу начин на који људи обрађују и разумеју језик, будућност се чини светла.
Ostavite komentar