ఈ రోజు మనం సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ రంగంలో విప్లవాన్ని చూస్తున్నాము. మరియు, కృత్రిమ మేధస్సు లేకుండా భవిష్యత్తు లేదని ఖచ్చితంగా చెప్పవచ్చు. మేము ఇప్పటికే వివిధ AI “సహాయకులు” ఉపయోగిస్తున్నాము.
చాట్బాట్లు మా విషయంలో ఉత్తమ ఉదాహరణలు. వారు కమ్యూనికేషన్ యొక్క కొత్త శకాన్ని సూచిస్తారు. అయితే, వారికి అంత ప్రత్యేకత ఏమిటి?
ప్రస్తుత చాట్బాట్లు మానవ నిపుణుల మాదిరిగానే అదే ఖచ్చితత్వం మరియు వివరాలతో సహజ భాషా విచారణలను అర్థం చేసుకోగలవు మరియు సమాధానం ఇవ్వగలవు. ప్రక్రియలోకి వెళ్లే యంత్రాంగాల గురించి తెలుసుకోవడం ఉత్తేజకరమైనది.
కట్టుకోండి మరియు దాని వెనుక ఉన్న సాంకేతికతను కనుగొనండి.
టెక్ లోకి డైవింగ్
ఈ ప్రాంతంలో AI ట్రాన్స్ఫార్మర్లు ప్రధాన కీవర్డ్. వంటి వారు నరాల నెట్వర్క్ సహజ భాషా ప్రక్రియను విప్లవాత్మకంగా మార్చింది. వాస్తవానికి, AI ట్రాన్స్ఫార్మర్లు మరియు న్యూరల్ నెట్వర్క్ల మధ్య గణనీయమైన డిజైన్ సమాంతరాలు ఉన్నాయి.
ఇన్పుట్ డేటాను అవుట్పుట్గా ప్రిడిక్షన్లుగా మార్చడానికి గణనల శ్రేణిని నిర్వహించే ప్రాసెసింగ్ యూనిట్ల యొక్క అనేక లేయర్లతో రెండూ రూపొందించబడ్డాయి. ఈ పోస్ట్లో, AI ట్రాన్స్ఫార్మర్ల శక్తిని మరియు అవి మన చుట్టూ ఉన్న ప్రపంచాన్ని ఎలా మారుస్తున్నాయో చూద్దాం.
సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ యొక్క సంభావ్యత
బేసిక్స్తో ప్రారంభిద్దాం. దాదాపు ప్రతిచోటా వింటున్నాం. కానీ, సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ అంటే ఏమిటి?
ఇది ఒక విభాగం కృత్రిమ మేధస్సు ఇది సహజ భాష వాడకం ద్వారా మానవులు మరియు యంత్రాల పరస్పర చర్యపై దృష్టి పెడుతుంది. మానవ భాషను అర్థవంతమైన మరియు ప్రామాణికమైన రీతిలో గ్రహించడానికి, అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు ఉత్పత్తి చేయడానికి కంప్యూటర్లను అనుమతించడం లక్ష్యం.
ప్రసంగ గుర్తింపు, భాష అనువాదం, సెంటిమెంట్ విశ్లేషణ, మరియు టెక్స్ట్ సారాంశం అన్నీ NLP అప్లికేషన్లకు ఉదాహరణలు. సాంప్రదాయ NLP నమూనాలు, మరోవైపు, ఒక పదబంధంలోని పదాల మధ్య సంక్లిష్ట లింక్లను గ్రహించడానికి చాలా కష్టపడుతున్నాయి. ఇది అనేక NLP టాస్క్లలో అధిక స్థాయి ఖచ్చితత్వాన్ని అసాధ్యం చేసింది.
AI ట్రాన్స్ఫార్మర్లు చిత్రంలోకి ప్రవేశించినప్పుడు ఇది జరుగుతుంది. స్వీయ-శ్రద్ధ ప్రక్రియ ద్వారా, ట్రాన్స్ఫార్మర్లు దీర్ఘకాలిక డిపెండెన్సీలు మరియు పదబంధాల మధ్య లింక్లను రికార్డ్ చేయగలవు. ఈ పద్ధతి ఇన్పుట్ సీక్వెన్స్లోని వివిధ విభాగాలకు హాజరు కావడానికి మోడల్ను ఎనేబుల్ చేస్తుంది. కాబట్టి, ఇది ఒక పదబంధంలోని ప్రతి పదం యొక్క సందర్భం మరియు అర్థాన్ని గ్రహించగలదు.
సరిగ్గా ట్రాన్స్ఫార్మర్స్ మోడల్స్ అంటే ఏమిటి
AI ట్రాన్స్ఫార్మర్ అంటే a లోతైన అభ్యాసం వివిధ రకాల సమాచారాన్ని అర్థం చేసుకునే మరియు ప్రాసెస్ చేసే ఆర్కిటెక్చర్. ఒక పదబంధంలోని వివిధ పదాలు ఎలా లింక్ చేయబడ్డాయి లేదా చిత్రం యొక్క విభిన్న విభాగాలు ఎలా సరిపోతాయి వంటి బహుళ బిట్స్ సమాచారం ఒకదానితో ఒకటి ఎలా సంబంధం కలిగి ఉందో నిర్ణయించడంలో ఇది శ్రేష్ఠమైనది.
ఇది సమాచారాన్ని చిన్న బిట్లుగా విభజించి, ఆ భాగాలన్నింటినీ ఒకేసారి చూడటం ద్వారా పని చేస్తుంది. డేటాను అర్థం చేసుకోవడానికి అనేక చిన్న రోబోలు సహకరిస్తున్నట్లు అనిపిస్తుంది. తర్వాత, అది ప్రతిదీ తెలుసుకున్న తర్వాత, ప్రతిస్పందన లేదా అవుట్పుట్ని అందించడానికి ఇది అన్ని భాగాలను మళ్లీ సమీకరించింది.
AI ట్రాన్స్ఫార్మర్లు చాలా విలువైనవి. వారు విభిన్న సమాచారం మధ్య సందర్భం మరియు దీర్ఘకాలిక లింక్లను గ్రహించగలరు. భాష అనువాదం, సారాంశం మరియు ప్రశ్నలకు సమాధానమివ్వడం వంటి పనులకు ఇది కీలకం. కాబట్టి, AI సాధించగలిగే చాలా ఆసక్తికరమైన విషయాల వెనుక వారు మెదళ్ళు!
మీకు కావలసిందల్లా శ్రద్ధ
"అటెన్షన్ ఈజ్ ఆల్ యు నీడ్" అనే ఉపశీర్షిక ట్రాన్స్ఫార్మర్ మోడల్ను ప్రతిపాదించిన 2017 ప్రచురణను సూచిస్తుంది. ఇది సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ (NLP) క్రమశిక్షణలో విప్లవాత్మక మార్పులు చేసింది.
ఈ పరిశోధన యొక్క రచయితలు ట్రాన్స్ఫార్మర్ మోడల్ యొక్క స్వీయ-అటెన్షన్ మెకానిజం సాంప్రదాయిక పునరావృత మరియు కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు NLP పనుల కోసం ఉపయోగించబడుతుంది.
సరిగ్గా స్వీయ-శ్రద్ధ అంటే ఏమిటి?
ఇది అంచనాలను ఉత్పత్తి చేసేటప్పుడు వివిధ ఇన్పుట్ సీక్వెన్స్ విభాగాలపై దృష్టి కేంద్రీకరించడానికి మోడల్ను అనుమతించే పద్ధతి.
మరో మాటలో చెప్పాలంటే, అన్ని ఇతర భాగాలకు సంబంధించిన ప్రతి మూలకం కోసం శ్రద్ధ స్కోర్ల సమితిని గణించడానికి స్వీయ-శ్రద్ధ మోడల్ను అనుమతిస్తుంది, ప్రతి ఇన్పుట్ మూలకం యొక్క ప్రాముఖ్యతను సమతుల్యం చేయడానికి మోడల్ను అనుమతిస్తుంది.
ట్రాన్స్ఫార్మర్-ఆధారిత విధానంలో, స్వీయ-శ్రద్ధ క్రింది విధంగా పనిచేస్తుంది:
ఇన్పుట్ సీక్వెన్స్ మొదట వెక్టార్ల శ్రేణిలో పొందుపరచబడింది, ప్రతి సీక్వెన్స్ సభ్యునికి ఒకటి.
సీక్వెన్స్లోని ప్రతి మూలకం కోసం, మోడల్ మూడు సెట్ల వెక్టర్లను సృష్టిస్తుంది: ప్రశ్న వెక్టర్, కీ వెక్టర్ మరియు విలువ వెక్టర్.
ప్రశ్న వెక్టర్ అన్ని కీ వెక్టర్లతో పోల్చబడుతుంది మరియు సారూప్యతలు డాట్ ఉత్పత్తిని ఉపయోగించి లెక్కించబడతాయి.
ఫలితంగా వచ్చే శ్రద్ధ స్కోర్లు సాఫ్ట్మాక్స్ ఫంక్షన్ని ఉపయోగించి సాధారణీకరించబడతాయి, ఇది క్రమంలో ప్రతి ముక్క యొక్క సాపేక్ష ప్రాముఖ్యతను సూచించే బరువుల సమితిని ఉత్పత్తి చేస్తుంది.
తుది అవుట్పుట్ ప్రాతినిధ్యాన్ని సృష్టించడానికి, విలువ వెక్టర్లు శ్రద్ధ బరువులతో గుణించబడతాయి మరియు సంగ్రహించబడతాయి.
స్వీయ-శ్రద్ధను ఉపయోగించే ట్రాన్స్ఫార్మర్-ఆధారిత నమూనాలు, స్థిర-పొడవు సందర్భ విండోలపై ఆధారపడకుండా ఇన్పుట్ సీక్వెన్స్లలో దీర్ఘ-శ్రేణి సంబంధాలను విజయవంతంగా సంగ్రహించవచ్చు, ఇవి సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ అప్లికేషన్లకు ప్రత్యేకంగా ఉపయోగపడతాయి.
ఉదాహరణ
మనకు ఆరు-టోకెన్ ఇన్పుట్ సీక్వెన్స్ ఉందని అనుకుందాం: "పిల్లి చాప మీద కూర్చుంది." ప్రతి టోకెన్ వెక్టర్గా సూచించబడవచ్చు మరియు ఇన్పుట్ క్రమాన్ని ఈ క్రింది విధంగా చూడవచ్చు:
తరువాత, ప్రతి టోకెన్ కోసం, మేము మూడు సెట్ల వెక్టర్లను నిర్మిస్తాము: ప్రశ్న వెక్టర్, కీ వెక్టర్ మరియు విలువ వెక్టర్. ఎంబెడెడ్ టోకెన్ వెక్టర్ ఈ వెక్టర్లను అందించడానికి మూడు నేర్చుకున్న బరువు మాత్రికలతో గుణించబడుతుంది.
మొదటి టోకెన్ "The" కోసం, ఉదాహరణకు, ప్రశ్న, కీ మరియు విలువ వెక్టర్స్:
ప్రశ్న వెక్టర్: [0.4, -0.2, 0.1]
కీ వెక్టర్: [0.2, 0.1, 0.5]
విలువ వెక్టార్: [0.1, 0.2, 0.3]
ఇన్పుట్ సీక్వెన్స్లోని ప్రతి జత టోకెన్ల మధ్య అటెన్షన్ స్కోర్లు స్వీయ-అటెన్షన్ మెకానిజం ద్వారా గణించబడతాయి. ఉదాహరణకు, టోకెన్లు 1 మరియు 2 “The” మధ్య అటెన్షన్ స్కోర్ వాటి ప్రశ్న మరియు కీ వెక్టర్ల యొక్క డాట్ ఉత్పత్తిగా లెక్కించబడుతుంది:
అటెన్షన్ స్కోర్ = dot_product(టోకెన్ 1 యొక్క ప్రశ్న వెక్టర్, టోకెన్ 2 యొక్క కీ వెక్టర్)
= (0.4 * 0.8) + (-0.2 * 0.2) + (0.1 * 0.1)
= 0.31
ఈ అటెన్షన్ స్కోర్లు ప్రతి టోకెన్ యొక్క సాపేక్ష ఔచిత్యాన్ని ఇతరులకు క్రమంలో చూపుతాయి.
చివరగా, ప్రతి టోకెన్ కోసం, అటెన్షన్ స్కోర్ల ద్వారా నిర్ణయించబడిన బరువులతో, విలువ వెక్టర్స్ యొక్క వెయిటెడ్ మొత్తాన్ని తీసుకోవడం ద్వారా అవుట్పుట్ ప్రాతినిధ్యం సృష్టించబడుతుంది. ఉదాహరణకు, మొదటి టోకెన్ "The" యొక్క అవుట్పుట్ ప్రాతినిధ్యం ఇలా ఉంటుంది:
టోకెన్ 1 కోసం అవుట్పుట్ వెక్టార్ = (టోకెన్ 1తో అటెన్షన్ స్కోర్) * టోకెన్ 2 కోసం వాల్యూ వెక్టర్
+ (టోకెన్ 3తో అటెన్షన్ స్కోర్) * టోకెన్ 3 కోసం వెక్టార్ విలువ
+ (టోకెన్ 4తో అటెన్షన్ స్కోర్) * టోకెన్ 4 కోసం వెక్టార్ విలువ
+ (టోకెన్ 5తో అటెన్షన్ స్కోర్) * టోకెన్ 5 కోసం వెక్టార్ విలువ
+ (టోకెన్ 6తో అటెన్షన్ స్కోర్) * టోకెన్ 6 కోసం వెక్టార్ విలువ
= (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]
స్వీయ-శ్రద్ధ ఫలితంగా, అవుట్పుట్ క్రమాన్ని సృష్టించేటప్పుడు ట్రాన్స్ఫార్మర్-ఆధారిత మోడల్ ఇన్పుట్ సీక్వెన్స్లోని వివిధ విభాగాలకు హాజరు కావడానికి ఎంచుకోవచ్చు.
అప్లికేషన్లు మీరు అనుకున్నదానికంటే ఎక్కువ
మెషిన్ ట్రాన్స్లేషన్, సెంటిమెంట్ అనాలిసిస్, టెక్స్ట్ సారాంశం మరియు మరిన్ని వంటి వాటి అనుకూలత మరియు విస్తృత శ్రేణి NLP టాస్క్లను నిర్వహించగల సామర్థ్యం కారణంగా, AI ట్రాన్స్ఫార్మర్లు ఇటీవలి సంవత్సరాలలో ప్రజాదరణ పొందాయి.
AI ట్రాన్స్ఫార్మర్లు క్లాసిక్ లాంగ్వేజ్-ఆధారిత అప్లికేషన్లతో పాటు పిక్చర్ రికగ్నిషన్, రికమండేషన్ సిస్టమ్లు మరియు డ్రగ్ డిస్కవరీతో సహా పలు రకాల డొమైన్లలో ఉపయోగించబడ్డాయి.
AI ట్రాన్స్ఫార్మర్లు దాదాపు అపరిమితమైన ఉపయోగాలను కలిగి ఉన్నాయి, ఎందుకంటే అవి అనేక సమస్యాత్మక ప్రాంతాలు మరియు డేటా రకాలకు అనుగుణంగా ఉంటాయి. AI ట్రాన్స్ఫార్మర్లు, సంక్లిష్టమైన డేటా సీక్వెన్స్లను విశ్లేషించి, దీర్ఘకాలిక సంబంధాలను సంగ్రహించే సామర్థ్యంతో, రాబోయే సంవత్సరాల్లో AI అప్లికేషన్ల అభివృద్ధిలో ముఖ్యమైన డ్రైవింగ్ ఫ్యాక్టర్గా సెట్ చేయబడ్డాయి.
ఇతర న్యూరల్ నెట్వర్క్ ఆర్కిటెక్చర్లతో పోలిక
వారు ఇన్పుట్ సీక్వెన్స్లను విశ్లేషించగలరు మరియు టెక్స్ట్లో దీర్ఘ-శ్రేణి సంబంధాలను గ్రహించగలరు కాబట్టి, ఇతర న్యూరల్ నెట్వర్క్ అప్లికేషన్లతో పోల్చినప్పుడు AI ట్రాన్స్ఫార్మర్లు సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్కు ప్రత్యేకంగా సరిపోతాయి.
మరోవైపు, కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు (CNNలు) మరియు పునరావృత న్యూరల్ నెట్వర్క్లు (RNNలు) వంటి కొన్ని న్యూరల్ నెట్వర్క్ ఆర్కిటెక్చర్లు, చిత్రాలు లేదా సమయ శ్రేణి డేటా వంటి నిర్మాణాత్మక ఇన్పుట్ ప్రాసెసింగ్తో కూడిన పనులకు బాగా సరిపోతాయి.
భవిష్యత్తు ప్రకాశవంతంగా కనిపిస్తోంది
AI ట్రాన్స్ఫార్మర్ల భవిష్యత్తు ఉజ్వలంగా కనిపిస్తోంది. కొనసాగుతున్న అధ్యయనం యొక్క ఒక ప్రాంతం, పెరుగుతున్న సంక్లిష్టమైన పనులను నిర్వహించగల సామర్థ్యం గల మరింత శక్తివంతమైన నమూనాల అభివృద్ధి.
అంతేకాకుండా, AI ట్రాన్స్ఫార్మర్లను ఇతర AI సాంకేతికతలతో అనుసంధానించడానికి ప్రయత్నాలు జరుగుతున్నాయి ఉపబల అభ్యాసం, మరింత అధునాతన నిర్ణయాధికార సామర్థ్యాలను అందించడానికి.
ప్రతి పరిశ్రమ ఆవిష్కరణలను నడపడానికి మరియు పోటీతత్వాన్ని సాధించడానికి AI యొక్క సామర్థ్యాన్ని ఉపయోగించడానికి ప్రయత్నిస్తుంది. కాబట్టి, AI ట్రాన్స్ఫార్మర్లు ఆరోగ్య సంరక్షణ, ఫైనాన్స్ మరియు ఇతరులతో సహా వివిధ రకాల అప్లికేషన్లలో క్రమంగా చేర్చబడే అవకాశం ఉంది.
AI ట్రాన్స్ఫార్మర్ సాంకేతికతలో నిరంతర మెరుగుదలలు మరియు ఈ బలమైన AI సాధనాలు మానవులు ప్రాసెస్ చేసే విధానం మరియు భాషని అర్థం చేసుకునే విధానాన్ని విప్లవాత్మకంగా మార్చగల సామర్థ్యంతో, భవిష్యత్తు ఉజ్వలంగా కనిపిస్తుంది.
సమాధానం ఇవ్వూ