Ngayon ay nasasaksihan natin ang isang rebolusyon sa larangan ng natural na pagproseso ng wika. At, tiyak na walang hinaharap kung walang artificial intelligence. Gumagamit na kami ng iba't ibang "katulong" ng AI.
Ang mga chatbot ay ang pinakamahusay na mga halimbawa sa aming kaso. Kinakatawan nila ang bagong panahon ng komunikasyon. Ngunit, ano ang dahilan kung bakit sila espesyal?
Ang mga kasalukuyang chatbot ay makakaintindi at makakasagot sa mga natural na katanungan sa wika na may parehong katumpakan at detalye gaya ng mga eksperto ng tao. Nakakatuwang matutunan ang tungkol sa mga mekanismo na pumapasok sa proseso.
Mag-buckle up at tuklasin natin ang teknolohiya sa likod nito.
Sumisid sa Tech
Ang AI Transformers ay isang pangunahing keyword sa lugar na ito. Parang sila neural network na nagbago ng natural na pagproseso ng wika. Sa katotohanan, may malaking pagkakatulad sa disenyo sa pagitan ng mga AI transformer at neural network.
Parehong binubuo ng ilang layer ng mga processing unit na nagsasagawa ng serye ng mga kalkulasyon upang i-convert ang input data sa mga hula bilang output. Sa post na ito, titingnan natin ang kapangyarihan ng AI Transformers at kung paano nila binabago ang mundo sa paligid natin.
Ang potensyal ng Natural Language Processing
Magsimula tayo sa mga pangunahing kaalaman. Naririnig namin ito kahit saan halos. Ngunit, ano nga ba ang natural na pagpoproseso ng wika?
Ito ay isang segment ng artificial intelligence na nakatutok sa interaksyon ng mga tao at mga makina sa pamamagitan ng paggamit ng natural na wika. Ang layunin ay payagan ang mga computer na maunawaan, bigyang-kahulugan, at makagawa ng wika ng tao sa isang makabuluhan at tunay na paraan.
Pagkilala sa pananalita, pagsasalin ng wika, damdamin pagsusuri, at ang pagbubuod ng teksto ay lahat ng mga halimbawa ng mga aplikasyon ng NLP. Ang mga tradisyonal na modelo ng NLP, sa kabilang banda, ay nahirapang maunawaan ang mga kumplikadong ugnayan sa pagitan ng mga salita sa isang parirala. Ginawa nitong imposible ang mataas na antas ng katumpakan sa maraming gawain sa NLP.
Ito ay kapag ang AI Transformers ay pumasok sa larawan. Sa pamamagitan ng proseso ng sariling pansin, ang mga transformer ay maaaring magtala ng mga pangmatagalang dependency at mga link sa pagitan ng mga salita sa isang parirala. Ang pamamaraang ito ay nagbibigay-daan sa modelo na pumili na dumalo sa iba't ibang mga seksyon ng pagkakasunud-sunod ng pag-input. Kaya, maaari nitong maunawaan ang konteksto at kahulugan ng bawat salita sa isang parirala.
Ano ba Talaga ang mga Transformers Models
Ang isang transpormer ng AI ay isang malalim na pag-aaral arkitektura na umuunawa at nagpoproseso ng iba't ibang uri ng impormasyon. Napakahusay nito sa pagtukoy kung paano nauugnay ang maraming piraso ng impormasyon sa isa't isa, tulad ng kung paano magkakaugnay ang iba't ibang salita sa isang parirala o kung paano magkatugma ang iba't ibang seksyon ng isang imahe.
Gumagana ito sa pamamagitan ng paghahati-hati ng impormasyon sa maliliit na piraso at pagkatapos ay tingnan ang lahat ng mga bahaging iyon nang sabay-sabay. Para bang maraming maliliit na robot ang nakikipagtulungan upang maunawaan ang data. Susunod, kapag nalaman na nito ang lahat, isasama nitong muli ang lahat ng mga bahagi upang magbigay ng tugon o output.
Ang mga transformer ng AI ay lubhang mahalaga. Maiintindihan nila ang konteksto at pangmatagalang ugnayan sa pagitan ng magkakaibang impormasyon. Ito ay kritikal para sa mga gawain tulad ng pagsasalin ng wika, pagbubuod, at pagsagot sa tanong. Kaya, sila ang utak sa likod ng maraming kawili-wiling bagay na maaaring magawa ng AI!
Atensyon ang Kailangan Mo
Ang subtitle na "Attention is All You Need" ay tumutukoy sa isang publikasyon noong 2017 na nagmungkahi ng modelo ng transformer. Binago nito ang disiplina ng natural language processing (NLP).
Ang mga may-akda ng pananaliksik na ito ay nagpahayag na ang mekanismo ng pansin sa sarili ng modelo ng transpormer ay sapat na malakas upang gawin ang papel ng maginoo na paulit-ulit at convolutional neural network ginagamit para sa mga gawain ng NLP.
Ano ba talaga ang Self-Attention?
Ito ay isang paraan na nagbibigay-daan sa modelo na mag-concentrate sa iba't ibang bahagi ng input sequence kapag gumagawa ng mga hula.
Sa madaling salita, binibigyang-daan ng pansin sa sarili ang modelo na kalkulahin ang isang hanay ng mga marka ng atensyon para sa bawat elemento tungkol sa lahat ng iba pang bahagi, na nagpapahintulot sa modelo na balansehin ang kahalagahan ng bawat elemento ng input.
Sa isang diskarte na nakabatay sa transpormer, ang pansin sa sarili ay gumagana tulad ng sumusunod:
Ang input sequence ay unang naka-embed sa isang serye ng mga vector, isa para sa bawat miyembro ng sequence.
Para sa bawat elemento sa sequence, lumilikha ang modelo ng tatlong set ng mga vector: ang query vector, ang key vector, at ang value vector.
Ang query vector ay inihambing sa lahat ng mga pangunahing vector, at ang mga pagkakatulad ay kinakalkula gamit ang isang tuldok na produkto.
Ang mga marka ng atensyon na nagreresulta ay na-normalize gamit ang isang softmax function, na bumubuo ng isang hanay ng mga timbang na nagsasaad ng kaugnay na kahalagahan ng bawat piraso sa sequence.
Upang lumikha ng panghuling representasyon ng output, ang mga vector ng halaga ay i-multiply sa mga timbang ng atensyon at isasama.
Ang mga modelong nakabatay sa transformer, na gumagamit ng pansin sa sarili, ay maaaring matagumpay na makuha ang mga pangmatagalang ugnayan sa mga pagkakasunud-sunod ng pag-input nang hindi umaasa sa mga window ng konteksto na nakapirming haba, na ginagawang partikular na kapaki-pakinabang ang mga ito para sa mga natural na aplikasyon sa pagproseso ng wika.
halimbawa
Ipagpalagay na mayroon kaming anim na token na input sequence: "Naupo ang pusa sa banig." Ang bawat token ay maaaring kinakatawan bilang isang vector, at ang input sequence ay makikita tulad ng sumusunod:
Susunod, para sa bawat token, gagawa kami ng tatlong set ng mga vector: ang query vector, ang key vector, at ang value vector. Ang naka-embed na token vector ay pinarami ng tatlong natutunang weight matrice upang makuha ang mga vector na ito.
Para sa unang token na “The,” halimbawa, ang query, key, at value vectors ay magiging:
Vector ng query: [0.4, -0.2, 0.1]
Key vector: [0.2, 0.1, 0.5]
Value vector: [0.1, 0.2, 0.3]
Ang mga marka ng atensyon sa pagitan ng bawat pares ng mga token sa pagkakasunud-sunod ng pag-input ay kinukuwenta ng mekanismo ng pansin sa sarili. Halimbawa, ang marka ng atensyon sa pagitan ng mga token 1 at 2 "Ang" ay kakalkulahin bilang tuldok na produkto ng kanilang query at mga pangunahing vector:
Marka ng atensyon = dot_product(Query vector ng Token 1, Key vector ng Token 2)
= (0.4 * 0.8) + (-0.2 * 0.2) + (0.1 * 0.1)
= 0.31
Ang mga marka ng atensyon na ito ay nagpapakita ng kaugnay na kaugnayan ng bawat token sa pagkakasunud-sunod sa iba.
Panghuli, para sa bawat token, ang output na representasyon ay nilikha sa pamamagitan ng pagkuha ng isang timbang na kabuuan ng mga vector ng halaga, na ang mga timbang ay tinutukoy ng mga marka ng atensyon. Ang representasyon ng output para sa unang token na "Ang," halimbawa, ay magiging:
Output vector para sa Token 1 = (Attention score na may Token 1) * Value vector para sa Token 2
+ (Attention score na may Token 3) * Value vector para sa Token 3
+ (Attention score na may Token 4) * Value vector para sa Token 4
+ (Attention score na may Token 5) * Value vector para sa Token 5
+ (Attention score na may Token 6) * Value vector para sa 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]
Bilang resulta ng sariling pansin, ang modelong nakabatay sa transpormer ay maaaring pumili na dumalo sa iba't ibang mga seksyon ng pagkakasunud-sunod ng input kapag lumilikha ng pagkakasunud-sunod ng output.
Ang Mga Aplikasyon ay Higit pa sa Inaakala Mo
Dahil sa kanilang kakayahang umangkop at kakayahang pangasiwaan ang isang malawak na hanay ng mga gawain sa NLP, tulad ng pagsasalin ng makina, pagsusuri ng damdamin, pagbubuod ng teksto, at higit pa, ang mga transformer ng AI ay lumaki sa katanyagan sa mga nakaraang taon.
Ginamit ang mga AI transformer sa iba't ibang domain, kabilang ang pagkilala sa larawan, mga sistema ng rekomendasyon, at maging ang pagtuklas ng droga, bilang karagdagan sa mga klasikong application na batay sa wika.
Ang mga transformer ng AI ay may halos walang limitasyong paggamit dahil maaari silang iayon sa maraming lugar ng problema at uri ng data. Ang mga transformer ng AI, na may kakayahang mag-analisa ng mga kumplikadong pagkakasunud-sunod ng data at kumuha ng mga pangmatagalang relasyon, ay nakatakdang maging isang makabuluhang kadahilanan sa pagmamaneho sa pagbuo ng mga aplikasyon ng AI sa mga susunod na taon.
Paghahambing sa Iba Pang Arkitektura ng Neural Network
Dahil nasusuri nila ang mga sequence ng input at naiintindihan ang mga long-range na relasyon sa text, ang mga AI transformer ay partikular na angkop para sa natural na pagproseso ng wika kung ihahambing sa iba pang mga neural network application.
Ang ilang mga arkitektura ng neural network, tulad ng mga convolutional neural network (CNN) at mga paulit-ulit na neural network (RNN), sa kabilang banda, ay mas angkop sa mga gawaing kinasasangkutan ng pagproseso ng structured input, tulad ng mga larawan o data ng time series.
Ang hinaharap ay Looking Bright
Mukhang maliwanag ang kinabukasan ng mga transformer ng AI. Ang isang bahagi ng patuloy na pag-aaral ay ang pagbuo ng unti-unting mas makapangyarihang mga modelo na may kakayahang pangasiwaan ang mga mas kumplikadong gawain.
Bukod dito, ang mga pagtatangka ay ginagawa upang ikonekta ang mga transformer ng AI sa iba pang mga teknolohiya ng AI, tulad ng reinforcement learning, upang magbigay ng mas advanced na mga kakayahan sa paggawa ng desisyon.
Sinusubukan ng bawat industriya na gamitin ang potensyal ng AI para magmaneho ng inobasyon at makamit ang isang competitive edge. Kaya, ang mga transformer ng AI ay malamang na unti-unting isinasama sa iba't ibang mga aplikasyon, kabilang ang pangangalagang pangkalusugan, pananalapi, at iba pa.
Sa patuloy na pagpapahusay sa teknolohiya ng AI transformer at ang potensyal para sa malalakas na tool ng AI na ito na baguhin ang paraan ng pagproseso at pag-unawa ng mga tao sa wika, tila maliwanag ang hinaharap.
Mag-iwan ng Sagot