Leo tunashuhudia mapinduzi katika eneo la usindikaji wa lugha asilia. Na, ni kwa hakika kwamba hakuna wakati ujao bila akili ya bandia. Tayari tunatumia "wasaidizi" mbalimbali wa AI.
Chatbots ni mifano bora katika kesi yetu. Wanawakilisha enzi mpya ya mawasiliano. Lakini, ni nini kinachowafanya kuwa wa pekee sana?
Wapiga gumzo wa sasa wanaweza kuelewa na kujibu maswali ya lugha asilia kwa usahihi na undani sawa na wataalam wa kibinadamu. Inasisimua kujifunza kuhusu taratibu zinazoingia kwenye mchakato.
Jifunge na tugundue teknolojia inayoifanya.
Kupiga mbizi kwenye Teknolojia
AI Transfoma ni neno kuu katika eneo hili. Wao ni kama mitandao ya neural ambazo zimeleta mapinduzi makubwa katika usindikaji wa lugha asilia. Kwa kweli, kuna uwiano mkubwa wa muundo kati ya transfoma ya AI na mitandao ya neva.
Zote zinaundwa na tabaka kadhaa za vitengo vya uchakataji ambavyo hufanya mfululizo wa hesabu ili kubadilisha data ya ingizo kuwa ubashiri kama matokeo. Katika chapisho hili, tutaangalia nguvu za AI Transfoma na jinsi zinavyobadilisha ulimwengu unaotuzunguka.
Uwezo wa Usindikaji wa Lugha Asilia
Hebu tuanze na mambo ya msingi. Tunasikia kila mahali karibu. Lakini, usindikaji wa lugha asilia ni nini hasa?
Ni sehemu ya bandia akili ambayo inaangazia mwingiliano wa wanadamu na mashine kupitia matumizi ya lugha asilia. Lengo ni kuruhusu kompyuta kutambua, kufasiri, na kutoa lugha ya binadamu kwa njia ya maana na ya kweli.
Utambuzi wa hotuba, tafsiri ya lugha, uchambuzi wa hisia, na muhtasari wa maandishi yote ni mifano ya programu za NLP. Aina za kitamaduni za NLP, kwa upande mwingine, zimetatizika kufahamu viunganishi changamano kati ya maneno katika kifungu cha maneno. Hii ilifanya viwango vya juu vya usahihi katika kazi nyingi za NLP kutowezekana.
Huu ndio wakati Transfoma za AI zinaingia kwenye picha. Kwa mchakato wa kujitegemea, transfoma wanaweza kurekodi utegemezi wa muda mrefu na viungo kati ya maneno katika maneno. Mbinu hii huwezesha kielelezo kuchagua kuhudhuria sehemu mbalimbali za mlolongo wa ingizo. Kwa hivyo, inaweza kuelewa muktadha na maana ya kila neno katika kifungu cha maneno.
Ni Nini Hasa Miundo ya Transfoma
Kibadilishaji cha AI ni kujifunza kwa kina usanifu unaoelewa na kuchakata aina mbalimbali za habari. Inafaulu katika kubainisha jinsi biti nyingi za maelezo zinavyohusiana, kama vile jinsi maneno tofauti katika kifungu cha maneno yameunganishwa au jinsi sehemu tofauti za picha zinavyolingana.
Inafanya kazi kwa kugawanya habari katika vipande vidogo na kisha kuangalia vipengele hivyo vyote mara moja. Ni kana kwamba roboti nyingi ndogo zinashirikiana kuelewa data. Ifuatayo, inapojua kila kitu, hukusanya tena vipengele vyote ili kutoa jibu au matokeo.
Transfoma za AI ni za thamani sana. Wanaweza kufahamu muktadha na uhusiano wa muda mrefu kati ya taarifa mbalimbali. Hii ni muhimu kwa kazi kama vile tafsiri ya lugha, muhtasari na kujibu maswali. Kwa hivyo, wao ndio wabongo nyuma ya mambo mengi ya kuvutia AI inaweza kutimiza!
Tahadhari Ndio Unachohitaji
Kichwa kidogo "Makini Ndio Unachohitaji" kinarejelea uchapishaji wa 2017 ambao ulipendekeza muundo wa kibadilishaji. Ilileta mapinduzi katika taaluma ya usindikaji wa lugha asilia (NLP).
Waandishi wa utafiti huu walisema kuwa utaratibu wa kujiangalia wa kibadilishaji cha transformer ulikuwa na nguvu ya kutosha kuchukua nafasi ya urejeleaji wa kawaida na wa kawaida. mitandao ya neva ya kubadilisha hutumika kwa kazi za NLP.
Kujiangalia ni Nini Hasa?
Ni njia inayoruhusu modeli kuzingatia sehemu mbalimbali za mfuatano wa ingizo wakati wa kutoa utabiri.
Kwa maneno mengine, umakini wa kibinafsi huwezesha kielelezo kukokotoa seti ya alama za umakini kwa kila kipengele kinachohusu vipengele vingine vyote, ikiruhusu kielelezo kusawazisha umuhimu wa kila kipengele cha ingizo.
Katika mbinu inayotegemea kibadilishaji, umakini wa kibinafsi hufanya kazi kama ifuatavyo:
Mfuatano wa ingizo kwanza hupachikwa kwenye mfululizo wa vivekta, moja kwa kila mshiriki wa mfuatano.
Kwa kila kipengele katika mlolongo, mtindo huunda seti tatu za vekta: vekta ya swala, vekta muhimu, na vekta ya thamani.
Vekta ya swala inalinganishwa na vekta zote muhimu, na kufanana kunakokotolewa kwa kutumia bidhaa ya nukta.
Alama za umakini ambazo matokeo yake hurekebishwa kwa kutumia utendaji wa softmax, ambao hutoa seti ya uzani inayoonyesha umuhimu wa kila kipande katika mlolongo.
Ili kuunda uwakilishi wa mwisho wa pato, vekta za thamani huzidishwa na uzani wa umakini na muhtasari.
Miundo ya kibadilishaji, ambayo hutumia tahadhari binafsi, inaweza kunasa mahusiano ya masafa marefu katika mifuatano ya ingizo bila kutegemea madirisha ya muktadha wa urefu usiobadilika, na kuyafanya kuwa muhimu sana kwa programu za kuchakata lugha asilia.
mfano
Chukulia kuwa tuna mlolongo wa pembejeo wa ishara sita: "Paka alikaa kwenye mkeka." Kila ishara inaweza kuwakilishwa kama vekta, na mlolongo wa uingizaji unaweza kuonekana kama ifuatavyo:
Ifuatayo, kwa kila ishara, tungeunda seti tatu za vekta: vekta ya hoja, vekta muhimu, na vekta ya thamani. Vekta ya ishara iliyopachikwa inazidishwa na matiti matatu ya uzani yaliyojifunza ili kutoa vekta hizi.
Kwa ishara ya kwanza "The," kwa mfano, hoja, ufunguo, na vekta za thamani zitakuwa:
Vekta ya hoja: [0.4, -0.2, 0.1]
Vekta muhimu: [0.2, 0.1, 0.5]
Vekta ya thamani: [0.1, 0.2, 0.3]
Alama za umakini kati ya kila jozi ya tokeni katika mlolongo wa ingizo zinakokotolewa na utaratibu wa kujizingatia. Kwa mfano, alama ya umakini kati ya tokeni 1 na 2 "The" itahesabiwa kama bidhaa ya nukta ya hoja zao na vekta muhimu:
Alama ya kuzingatia = dot_product(Hoja vekta ya Tokeni 1, vekta muhimu ya Tokeni 2)
= (0.4 * 0.8) + (-0.2 * 0.2) + (0.1 * 0.1)
= 0.31
Alama hizi za umakini zinaonyesha uwiano wa kila tokeni katika mlolongo kwa zingine.
Mwishowe, kwa kila ishara, uwakilishi wa pato huundwa kwa kuchukua jumla ya uzani wa vekta za thamani, na uzani ulioamuliwa na alama za umakini. Uwakilishi wa pato kwa ishara ya kwanza "The," kwa mfano, itakuwa:
Vekta ya pato kwa Tokeni 1 = (Alama ya tahadhari na Ishara 1) * Vekta ya thamani kwa Tokeni 2
+ (Alama ya kuzingatia na Tokeni 3) * Vekta ya thamani ya Tokeni 3
+ (Alama ya kuzingatia na Tokeni 4) * Vekta ya thamani ya Tokeni 4
+ (Alama ya kuzingatia na Tokeni 5) * Vekta ya thamani ya Tokeni 5
+ (Alama ya kuzingatia na Tokeni 6) * Vekta ya thamani ya Tokeni 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]
Kama matokeo ya kujishughulisha, mtindo wa msingi wa kibadilishaji unaweza kuchagua kuhudhuria sehemu tofauti za mlolongo wa pembejeo wakati wa kuunda mlolongo wa pato.
Maombi Ni Zaidi ya Unavyofikiri
Kwa sababu ya uwezo wao wa kubadilikabadilika na uwezo wa kushughulikia kazi nyingi za NLP, kama vile tafsiri ya mashine, uchanganuzi wa hisia, muhtasari wa maandishi, na zaidi, vibadilishaji vya kubadilisha fedha vya AI vimekua maarufu katika miaka ya hivi karibuni.
Transfoma za AI zimetumika katika nyanja mbalimbali, ikiwa ni pamoja na utambuzi wa picha, mifumo ya mapendekezo, na hata ugunduzi wa madawa ya kulevya, pamoja na matumizi ya msingi ya lugha.
Transfoma za AI zina matumizi karibu yasiyo na kikomo kwani zinaweza kubinafsishwa kwa maeneo mengi ya shida na aina za data. Transfoma za AI, zikiwa na uwezo wao wa kuchanganua mfuatano mgumu wa data na kunasa uhusiano wa muda mrefu, zimewekwa kuwa sababu kuu ya uendelezaji wa programu za AI katika miaka ijayo.
Kulinganisha na Usanifu Mwingine wa Mtandao wa Neural
Kwa vile wanaweza kuchanganua mfuatano wa ingizo na kufahamu uhusiano wa masafa marefu katika maandishi, vibadilishaji vya transfoma vya AI vinafaa haswa kwa usindikaji wa lugha asilia ikilinganishwa na programu zingine za mtandao wa neva.
Baadhi ya usanifu wa mtandao wa neva, kama vile mitandao ya neva ya kubadilisha (CNNs) na mitandao ya neural inayojirudia (RNNs), kwa upande mwingine, inafaa zaidi kwa kazi zinazohusisha uchakataji wa uingizaji uliopangwa, kama vile picha au data ya mfululizo wa saa.
Wakati ujao Unaonekana Mzuri
Mustakabali wa transfoma wa AI unaonekana kuwa mkali. Sehemu moja ya utafiti unaoendelea ni uundaji wa miundo yenye nguvu zaidi inayoendelea na uwezo wa kushughulikia kazi zinazozidi kuwa ngumu.
Kwa kuongezea, majaribio yanafanywa kuunganisha vibadilishaji vya AI na teknolojia zingine za AI, kama vile kuimarisha kujifunza, kutoa uwezo wa juu zaidi wa kufanya maamuzi.
Kila tasnia inajaribu kutumia uwezo wa AI kuendesha uvumbuzi na kufikia makali ya ushindani. Kwa hivyo, vibadilishaji vya AI vina uwezekano wa kuingizwa hatua kwa hatua katika matumizi anuwai, pamoja na huduma ya afya, fedha, na zingine.
Pamoja na kuendelea kuboreshwa kwa teknolojia ya kibadilishaji cha AI na uwezekano wa zana hizi kali za AI kuleta mapinduzi katika jinsi wanadamu wanavyochakata na kuelewa lugha, siku zijazo inaonekana kuwa angavu.
Acha Reply