วันนี้เรากำลังเห็นการปฏิวัติในด้านการประมวลผลภาษาธรรมชาติ และแน่นอนว่าจะไม่มีอนาคตหากไม่มีปัญญาประดิษฐ์ เราใช้ "ผู้ช่วย" AI ต่างๆ อยู่แล้ว
Chatbots เป็นตัวอย่างที่ดีที่สุดในกรณีของเรา พวกเขาเป็นตัวแทนของยุคใหม่ของการสื่อสาร แต่อะไรทำให้พวกเขาพิเศษ?
แชทบอทในปัจจุบันสามารถเข้าใจและตอบคำถามในภาษาธรรมชาติด้วยความแม่นยำและรายละเอียดเช่นเดียวกับผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์ เป็นเรื่องน่าตื่นเต้นที่จะได้เรียนรู้เกี่ยวกับกลไกที่เข้าสู่กระบวนการ
รัดเข็มขัดแล้วมาค้นพบเทคโนโลยีที่อยู่เบื้องหลังกัน
ดำดิ่งสู่เทคโนโลยี
AI Transformers เป็นคีย์เวิร์ดหลักในพื้นที่นี้ พวกเขาเป็นเหมือน เครือข่ายประสาทเทียม ที่ได้ปฏิวัติการประมวลผลภาษาธรรมชาติ ในความเป็นจริง มีการออกแบบที่คล้ายคลึงกันมากระหว่างหม้อแปลง AI และโครงข่ายประสาทเทียม
ทั้งคู่ประกอบด้วยหน่วยประมวลผลหลายชั้นที่ทำการคำนวณเป็นชุดเพื่อแปลงข้อมูลอินพุตเป็นการคาดคะเนเป็นเอาต์พุต ในโพสต์นี้ เราจะดูพลังของ AI Transformers และวิธีที่พวกมันเปลี่ยนแปลงโลกรอบตัวเรา
ศักยภาพของการประมวลผลภาษาธรรมชาติ
เริ่มจากพื้นฐานกันก่อน เราได้ยินเกือบทุกที่ แต่การประมวลผลภาษาธรรมชาติคืออะไรกันแน่?
เป็นส่วนหนึ่ ปัญญาประดิษฐ์ ที่เน้นปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์และเครื่องจักรผ่านการใช้ภาษาธรรมชาติ เป้าหมายคือเพื่อให้คอมพิวเตอร์รับรู้ ตีความ และสร้างภาษามนุษย์ในลักษณะที่มีความหมายและแท้จริง
การรู้จำเสียง การแปลภาษา การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นและการสรุปข้อความคือตัวอย่างทั้งหมดของแอปพลิเคชัน NLP ในทางกลับกัน แบบจำลอง NLP แบบดั้งเดิมนั้นมีปัญหาในการเข้าใจความเชื่อมโยงที่ซับซ้อนระหว่างคำในวลี สิ่งนี้ทำให้ความแม่นยำระดับสูงในงาน NLP หลายอย่างเป็นไปไม่ได้
นี่คือตอนที่ AI Transformers เข้ามาในรูปภาพ ด้วยกระบวนการเอาใจใส่ตนเอง Transformers สามารถบันทึกการพึ่งพาระยะยาวและการเชื่อมโยงระหว่างคำในวลีได้ วิธีนี้ทำให้โมเดลสามารถเลือกเข้าร่วมส่วนต่างๆ ของลำดับอินพุตได้ ดังนั้นจึงสามารถเข้าใจบริบทและความหมายของแต่ละคำในวลีได้
โมเดล Transformers คืออะไรกันแน่
หม้อแปลง AI คือ การเรียนรู้ลึก ๆ สถาปัตยกรรมที่เข้าใจและประมวลผลข้อมูลประเภทต่างๆ เป็นเลิศในการพิจารณาว่าข้อมูลหลายส่วนเกี่ยวข้องกันอย่างไร เช่น การเชื่อมโยงคำต่างๆ ในวลีเข้าด้วยกันอย่างไร หรือส่วนต่างๆ ของรูปภาพประกอบกันอย่างไร
มันทำงานโดยแยกข้อมูลออกเป็นส่วนย่อยๆ แล้วดูส่วนประกอบทั้งหมดนั้นพร้อมกัน ราวกับว่าหุ่นยนต์ตัวเล็ก ๆ จำนวนมากกำลังทำงานร่วมกันเพื่อทำความเข้าใจข้อมูล ต่อไป เมื่อทราบทุกอย่างแล้ว ก็จะประกอบส่วนประกอบทั้งหมดอีกครั้งเพื่อให้การตอบสนองหรือเอาต์พุต
AI Transformers มีค่าอย่างยิ่ง พวกเขาสามารถเข้าใจบริบทและการเชื่อมโยงระยะยาวระหว่างข้อมูลที่หลากหลาย นี่เป็นสิ่งสำคัญสำหรับงานต่างๆ เช่น การแปลภาษา การสรุป และการตอบคำถาม พวกเขาคือสมองที่อยู่เบื้องหลังสิ่งที่น่าสนใจมากมายที่ AI สามารถทำได้!
ความสนใจคือสิ่งที่คุณต้องการ
คำบรรยาย “Attention is All You Need” หมายถึงสิ่งพิมพ์ปี 2017 ที่เสนอแบบจำลองหม้อแปลงไฟฟ้า เป็นการปฏิวัติระเบียบวินัยของการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP)
ผู้เขียนงานวิจัยนี้ระบุว่ากลไกการสนใจตนเองของแบบจำลองหม้อแปลงนั้นแข็งแกร่งพอที่จะรับบทบาทของการเกิดซ้ำแบบเดิมและ โครงข่ายประสาทเทียม ใช้สำหรับงาน NLP
Self-Attention คืออะไรกันแน่?
เป็นวิธีการที่ช่วยให้แบบจำลองมีสมาธิกับเซ็กเมนต์ลำดับอินพุตต่างๆ เมื่อทำการคาดคะเน
กล่าวอีกนัยหนึ่ง ความสนใจในตัวเองช่วยให้แบบจำลองสามารถคำนวณชุดคะแนนความสนใจสำหรับแต่ละองค์ประกอบที่เกี่ยวข้องกับส่วนประกอบอื่นๆ ทั้งหมด ทำให้แบบจำลองสามารถรักษาสมดุลของความสำคัญของแต่ละองค์ประกอบอินพุตได้
ในแนวทางแบบทรานส์ฟอร์เมอร์ การเอาใจใส่ตนเองดำเนินการดังนี้
อันดับแรก ลำดับอินพุตจะถูกฝังลงในชุดของเวกเตอร์ หนึ่งตัวสำหรับสมาชิกลำดับแต่ละตัว
สำหรับแต่ละองค์ประกอบในลำดับ โมเดลจะสร้างชุดเวกเตอร์สามชุด: เวกเตอร์คิวรี เวกเตอร์คีย์ และเวกเตอร์ค่า
เวกเตอร์คิวรีจะถูกเปรียบเทียบกับเวกเตอร์หลักทั้งหมด และความคล้ายคลึงกันจะคำนวณโดยใช้ดอทโปรดักส์
คะแนนความสนใจที่เป็นผลลัพธ์จะถูกทำให้เป็นมาตรฐานโดยใช้ฟังก์ชัน softmax ซึ่งสร้างชุดของน้ำหนักที่ระบุความสำคัญสัมพัทธ์ของแต่ละชิ้นในลำดับ
ในการสร้างการแสดงผลลัพธ์สุดท้าย เวกเตอร์ค่าจะถูกคูณด้วยน้ำหนักความสนใจและผลรวม
แบบจำลองที่ใช้ Transformer ซึ่งใช้การเอาใจใส่ในตัวเอง อาจประสบความสำเร็จในการจับภาพความสัมพันธ์ระยะยาวในลำดับอินพุตโดยไม่ต้องขึ้นอยู่กับหน้าต่างบริบทที่มีความยาวคงที่ ทำให้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชันการประมวลผลภาษาธรรมชาติ
ตัวอย่าง
สมมติว่าเรามีลำดับการป้อนข้อมูลหกโทเค็น: "แมวนั่งบนเสื่อ" แต่ละโทเค็นอาจแสดงเป็นเวกเตอร์ และลำดับอินพุตสามารถดูได้ดังนี้:
ต่อไป สำหรับแต่ละโทเค็น เราจะสร้างชุดเวกเตอร์สามชุด: เวกเตอร์คิวรี เวกเตอร์คีย์ และเวกเตอร์ค่า เวกเตอร์โทเค็นที่ฝังอยู่นั้นคูณด้วยเมทริกซ์น้ำหนักที่เรียนรู้สามรายการเพื่อให้ได้เวกเตอร์เหล่านี้
สำหรับโทเค็นแรก "The" ตัวอย่างเช่น เวกเตอร์คิวรี คีย์ และค่าจะเป็น:
เวกเตอร์การค้นหา: [0.4, -0.2, 0.1]
เวกเตอร์คีย์: [0.2, 0.1, 0.5]
เวกเตอร์ค่า: [0.1, 0.2, 0.3]
คะแนนความสนใจระหว่างโทเค็นแต่ละคู่ในลำดับอินพุตจะคำนวณโดยกลไกการสนใจตนเอง ตัวอย่างเช่น คะแนนความสนใจระหว่างโทเค็น 1 และ 2 "The" จะถูกคำนวณเป็นผลคูณของข้อความค้นหาและเวกเตอร์คีย์:
คะแนนความสนใจ = dot_product(เวกเตอร์การค้นหาของโทเค็น 1, เวกเตอร์คีย์ของโทเค็น 2)
= (0.4 * 0.8) + (-0.2 * 0.2) + (0.1 * 0.1)
= 0.31
คะแนนความสนใจเหล่านี้แสดงความเกี่ยวข้องสัมพัทธ์ของแต่ละโทเค็นในลำดับกับโทเค็นอื่นๆ
สุดท้าย สำหรับโทเค็นแต่ละรายการ การแทนค่าเอาต์พุตจะถูกสร้างขึ้นโดยการหาผลรวมของเวกเตอร์ค่าโดยถ่วงน้ำหนัก โดยน้ำหนักจะกำหนดโดยคะแนนความสนใจ การแทนเอาต์พุตสำหรับโทเค็นแรก “The” ตัวอย่างเช่น จะเป็น:
เวกเตอร์เอาต์พุตสำหรับโทเค็น 1 = (คะแนนความสนใจกับโทเค็น 1) * เวกเตอร์ค่าสำหรับโทเค็น 2
+ (คะแนนความสนใจกับโทเค็น 3) * เวกเตอร์ค่าสำหรับโทเค็น 3
+ (คะแนนความสนใจกับโทเค็น 4) * เวกเตอร์ค่าสำหรับโทเค็น 4
+ (คะแนนความสนใจกับโทเค็น 5) * เวกเตอร์ค่าสำหรับโทเค็น 5
+ (คะแนนความสนใจกับโทเค็น 6) * เวกเตอร์ค่าสำหรับโทเค็น 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]
จากผลของการใส่ใจในตัวเอง แบบจำลองที่ใช้หม้อแปลงสามารถเลือกที่จะเข้าร่วมกับส่วนต่างๆ ของลำดับอินพุตเมื่อสร้างลำดับเอาต์พุต
แอปพลิเคชั่นเป็นมากกว่าที่คุณคิด
เนื่องจากความสามารถในการปรับตัวและความสามารถในการจัดการงาน NLP ที่หลากหลาย เช่น การแปลด้วยเครื่อง การวิเคราะห์ความรู้สึก การสรุปข้อความ และอื่นๆ AI Transformers จึงได้รับความนิยมเพิ่มขึ้นในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา
ตัวแปลง AI ถูกนำมาใช้ในหลากหลายโดเมน รวมถึงการจดจำรูปภาพ ระบบคำแนะนำ และแม้แต่การค้นพบยา นอกเหนือจากแอปพลิเคชันที่ใช้ภาษาคลาสสิก
AI Transformers ใช้งานได้แทบจะไร้ขีดจำกัด เนื่องจากสามารถปรับให้เหมาะกับพื้นที่ปัญหาและชนิดข้อมูลจำนวนมาก AI Transformers ที่มีความสามารถในการวิเคราะห์ลำดับข้อมูลที่ซับซ้อนและบันทึกความสัมพันธ์ระยะยาว ถูกกำหนดให้เป็นปัจจัยขับเคลื่อนที่สำคัญในการพัฒนาแอปพลิเคชัน AI ในปีต่อๆ ไป
เปรียบเทียบกับสถาปัตยกรรมโครงข่ายประสาทเทียมอื่นๆ
เนื่องจากสามารถวิเคราะห์ลำดับอินพุตและจับความสัมพันธ์ระยะยาวในข้อความได้ ทรานส์ฟอร์มเมอร์ AI จึงเหมาะอย่างยิ่งสำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติเมื่อเปรียบเทียบกับแอปพลิเคชันโครงข่ายประสาทเทียมอื่นๆ
ในทางกลับกัน สถาปัตยกรรมโครงข่ายประสาทเทียมบางอย่าง เช่น โครงข่ายประสาทเทียมแบบวนซ้ำ (CNN) และโครงข่ายประสาทเทียมแบบวนซ้ำ (RNN) นั้นเหมาะสมกว่าสำหรับงานที่เกี่ยวข้องกับการประมวลผลอินพุตที่มีโครงสร้าง เช่น รูปภาพหรือข้อมูลอนุกรมเวลา
อนาคตกำลังสดใส
อนาคตของ AI Transformers ดูสดใส ประเด็นหนึ่งของการศึกษาที่กำลังดำเนินอยู่คือการพัฒนาแบบจำลองที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นเรื่อย ๆ ซึ่งสามารถจัดการกับงานที่ซับซ้อนมากขึ้นได้
นอกจากนี้ ยังมีความพยายามในการเชื่อมต่อหม้อแปลง AI กับเทคโนโลยี AI อื่นๆ เช่น การเรียนรู้การเสริมแรงเพื่อให้มีความสามารถในการตัดสินใจขั้นสูงยิ่งขึ้น
ทุกอุตสาหกรรมพยายามใช้ศักยภาพของ AI เพื่อขับเคลื่อนนวัตกรรมและบรรลุความสามารถในการแข่งขัน ดังนั้น ตัวแปลง AI มีแนวโน้มที่จะถูกรวมเข้ากับแอปพลิเคชันที่หลากหลาย เช่น การดูแลสุขภาพ การเงิน และอื่นๆ
ด้วยการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องในเทคโนโลยีหม้อแปลง AI และศักยภาพของเครื่องมือ AI ที่แข็งแกร่งเหล่านี้ในการปฏิวัติวิธีที่มนุษย์ประมวลผลและเข้าใจภาษา อนาคตดูเหมือนจะสดใส
เขียนความเห็น