Idag bevittnar vi en revolution inom området naturlig språkbehandling. Och det är säkert att det inte finns någon framtid utan artificiell intelligens. Vi använder redan olika AI "assistenter".
Chatbots är de bästa exemplen i vårt fall. De representerar den nya eran av kommunikation. Men vad gör dem så speciella?
Aktuella chatbots kan förstå och svara på naturliga språkförfrågningar med samma precision och detaljer som mänskliga experter. Det är spännande att lära sig om de mekanismer som ingår i processen.
Spänn fast och låt oss upptäcka tekniken bakom det.
Dyk in i tekniken
AI Transformers är ett viktigt nyckelord inom detta område. De är som neurala nätverk som har revolutionerat naturlig språkbehandling. I verkligheten finns det betydande designparalleller mellan AI-transformatorer och neurala nätverk.
Båda består av flera lager av bearbetningsenheter som utför en serie beräkningar för att omvandla indata till förutsägelser som utdata. I det här inlägget kommer vi att titta på kraften hos AI Transformers och hur de förändrar världen omkring oss.
Potentialen med Natural Language Processing
Låt oss börja med grunderna. Vi hör det nästan överallt. Men vad är naturlig språkbehandling egentligen?
Det är ett segment av artificiell intelligens som fokuserar på interaktionen mellan människor och maskiner via användningen av naturligt språk. Målet är att tillåta datorer att uppfatta, tolka och producera mänskligt språk på ett meningsfullt och autentiskt sätt.
Taligenkänning, språköversättning, känsla analys, och textsammanfattningar är alla exempel på NLP-tillämpningar. Traditionella NLP-modeller, å andra sidan, har kämpat för att förstå de komplexa kopplingarna mellan ord i en fras. Detta gjorde den höga nivån av noggrannhet i många NLP-uppgifter omöjliga.
Det är då AI Transformers kommer in i bilden. Genom en självuppmärksamhetsprocess kan transformatorer registrera långsiktiga beroenden och länkar mellan ord i en fras. Denna metod gör det möjligt för modellen att välja att sköta olika delar av inmatningssekvensen. Så det kan förstå sammanhanget och betydelsen av varje ord i en fras.
Exakt vad är transformatormodeller
En AI-transformator är en djupt lärande arkitektur som förstår och bearbetar olika typer av information. Det utmärker sig när det gäller att avgöra hur flera informationsbitar relaterar till varandra, till exempel hur olika ord i en fras är länkade eller hur olika delar av en bild passar ihop.
Det fungerar genom att dela upp information i små bitar och sedan titta på alla dessa komponenter på en gång. Det är som om många små robotar samarbetar för att förstå data. Sedan, när den väl vet allt, sätter den ihop alla komponenter för att ge ett svar eller utdata.
AI-transformatorer är extremt värdefulla. De kan förstå sammanhanget och långsiktiga kopplingar mellan olika information. Detta är avgörande för uppgifter som språköversättning, sammanfattning och svar på frågor. Så de är hjärnan bakom många av de intressanta sakerna som AI kan åstadkomma!
Uppmärksamhet är allt du behöver
Undertiteln "Attention is All You Need" hänvisar till en publikation från 2017 som föreslog transformatormodellen. Det revolutionerade disciplinen naturlig språkbehandling (NLP).
Författarna till denna forskning konstaterade att transformatormodellens självuppmärksamhetsmekanism var tillräckligt stark för att ta rollen som den konventionella återkommande och convolutional neurala nätverk används för NLP-uppgifter.
Vad är självuppmärksamhet exakt?
Det är en metod som gör att modellen kan koncentrera sig på olika ingångssekvenssegment när den producerar förutsägelser.
Med andra ord, självuppmärksamhet gör det möjligt för modellen att beräkna en uppsättning uppmärksamhetspoäng för varje element avseende alla andra komponenter, vilket gör att modellen kan balansera betydelsen av varje ingångselement.
I ett transformatorbaserat tillvägagångssätt fungerar självuppmärksamhet enligt följande:
Inmatningssekvensen bäddas först in i en serie vektorer, en för varje sekvensmedlem.
För varje element i sekvensen skapar modellen tre uppsättningar vektorer: frågevektorn, nyckelvektorn och värdevektorn.
Frågevektorn jämförs med alla nyckelvektorerna, och likheterna beräknas med hjälp av en punktprodukt.
Uppmärksamhetspoängen som resultatet normaliseras med hjälp av en softmax-funktion, som genererar en uppsättning vikter som indikerar den relativa betydelsen av varje del i sekvensen.
För att skapa den slutliga utmatningsrepresentationen multipliceras värdevektorerna med uppmärksamhetsvikterna och summeras.
Transformatorbaserade modeller, som använder självuppmärksamhet, kan framgångsrikt fånga långdistansrelationer i inmatningssekvenser utan att vara beroende av kontextfönster med fast längd, vilket gör dem särskilt användbara för applikationer för behandling av naturligt språk.
Exempelvis
Antag att vi har en inmatningssekvens med sex token: "Katten satt på mattan." Varje token kan representeras som en vektor, och inmatningssekvensen kan ses enligt följande:
Därefter, för varje token, skulle vi konstruera tre uppsättningar vektorer: frågevektorn, nyckelvektorn och värdevektorn. Den inbäddade tokenvektorn multipliceras med tre inlärda viktmatriser för att ge dessa vektorer.
För den första token "The", till exempel, skulle fråge-, nyckel- och värdevektorerna vara:
Frågavektor: [0.4, -0.2, 0.1]
Nyckelvektor: [0.2, 0.1, 0.5]
Värdevektor: [0.1, 0.2, 0.3]
Uppmärksamhetspoängen mellan varje par av tokens i inmatningssekvensen beräknas av självuppmärksamhetsmekanismen. Till exempel skulle uppmärksamhetspoängen mellan tokens 1 och 2 "The" beräknas som punktprodukten av deras fråga och nyckelvektorer:
Uppmärksamhetspoäng = dot_product(Frågevektor för token 1, nyckelvektor för token 2)
= (0.4 * 0.8) + (-0.2 * 0.2) + (0.1 * 0.1)
= 0.31
Dessa uppmärksamhetspoäng visar den relativa relevansen av varje token i sekvensen för de andra.
Slutligen, för varje token, skapas utmatningsrepresentationen genom att ta en viktad summa av värdevektorerna, med vikterna bestämda av uppmärksamhetspoängen. Utdatarepresentationen för den första token "The", till exempel, skulle vara:
Utdatavektor för Token 1 = (Uppmärksamhetspoäng med Token 1) * Värdevektor för Token 2
+ (Uppmärksamhetspoäng med Token 3) * Värdevektor för Token 3
+ (Uppmärksamhetspoäng med Token 4) * Värdevektor för Token 4
+ (Uppmärksamhetspoäng med Token 5) * Värdevektor för Token 5
+ (Uppmärksamhetspoäng med Token 6) * Värdevektor för 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]
Som ett resultat av självuppmärksamhet kan den transformatorbaserade modellen välja att ta hand om olika sektioner av ingångssekvensen när utgångssekvensen skapas.
Applikationerna är fler än du tror
På grund av deras anpassningsförmåga och förmåga att hantera ett brett utbud av NLP-uppgifter, såsom maskinöversättning, sentimentanalys, textsammanfattning och mer, har AI-transformatorer vuxit i popularitet de senaste åren.
AI-transformatorer har använts i en mängd olika domäner, inklusive bildigenkänning, rekommendationssystem och till och med läkemedelsupptäckt, förutom klassiska språkbaserade applikationer.
AI-transformatorer har nästan obegränsade användningsområden eftersom de kan skräddarsys för många problemområden och datatyper. AI-transformatorer, med sin förmåga att analysera komplicerade datasekvenser och fånga långsiktiga relationer, kommer att bli en betydande drivande faktor i utvecklingen av AI-applikationer under de kommande åren.
Jämförelse med andra neurala nätverksarkitekturer
Eftersom de kan analysera ingångssekvenser och förstå långväga relationer i text, är AI-transformatorer särskilt väl lämpade för naturlig språkbehandling jämfört med andra neurala nätverkstillämpningar.
Vissa neurala nätverksarkitekturer, såsom konvolutionella neurala nätverk (CNN) och återkommande neurala nätverk (RNN), är å andra sidan bättre lämpade för uppgifter som involverar bearbetning av strukturerad indata, såsom bilder eller tidsseriedata.
Framtiden ser ljus ut
Framtiden för AI-transformatorer verkar ljus. Ett område i den pågående studien är utvecklingen av allt mer kraftfulla modeller som kan hantera allt mer komplicerade uppgifter.
Dessutom görs försök att koppla AI-transformatorer med andra AI-teknologier, som t.ex förstärkning lärande, för att ge mer avancerade beslutsmöjligheter.
Varje bransch försöker använda potentialen hos AI för att driva innovation och uppnå en konkurrensfördel. Så AI-transformatorer kommer sannolikt att gradvis införlivas i en mängd olika applikationer, inklusive sjukvård, finans och andra.
Med fortsatta förbättringar av AI-transformatorteknik och potentialen för dessa starka AI-verktyg att revolutionera hur människor bearbetar och förstår språk, verkar framtiden ljus.
Kommentera uppropet