Bugün doğal dil işleme alanında bir devrime tanık oluyoruz. Ve yapay zeka olmadan bir geleceğin olmayacağı da kesin. Halihazırda çeşitli yapay zeka “asistanları” kullanıyoruz.
Chatbot'lar bizim durumumuzdaki en iyi örneklerdir. Yeni iletişim çağını temsil ediyorlar. Peki onları bu kadar özel yapan ne?
Mevcut sohbet robotları, doğal dil sorgularını insan uzmanlarla aynı hassasiyet ve ayrıntıyla anlayabilir ve yanıtlayabilir. Sürece giren mekanizmalar hakkında bilgi edinmek heyecan verici.
Kemerlerinizi bağlayın ve bunun arkasındaki teknolojiyi keşfedelim.
Teknolojiye Dalmak
AI Transformers, bu alanda önemli bir anahtar kelimedir. Onlar ... gibi nöral ağlar doğal dil işlemede devrim yaratan Gerçekte, AI transformatörleri ve sinir ağları arasında önemli tasarım paralellikleri vardır.
Her ikisi de, girdi verilerini çıktı olarak tahminlere dönüştürmek için bir dizi hesaplama gerçekleştiren birkaç işlem birimi katmanından oluşur. Bu yazıda, AI Transformers'ın gücüne ve çevremizdeki dünyayı nasıl değiştirdiklerine bakacağız.
Doğal Dil İşlemenin potansiyeli
Temel bilgilerle başlayalım. Hemen hemen her yerde duyuyoruz. Ancak, doğal dil işleme tam olarak nedir?
Bu bir segment yapay zeka doğal dilin kullanımı yoluyla insanlar ve makinelerin etkileşimine odaklanan. Amaç, bilgisayarların insan dilini anlamlı ve otantik bir şekilde algılamasını, yorumlamasını ve üretmesini sağlamaktır.
Konuşma tanıma, dil çevirisi, duyguları analizve metin özetleme, NLP uygulamalarının tüm örnekleridir. Öte yandan, geleneksel NLP modelleri, bir cümledeki kelimeler arasındaki karmaşık bağlantıları kavramak için mücadele etti. Bu, birçok NLP görevinde yüksek doğruluk seviyelerini imkansız hale getirdi.
Bu, AI Transformers'ın resme girdiği zamandır. Öz-dikkat süreci ile dönüştürücüler, bir tümcedeki sözcükler arasındaki uzun vadeli bağımlılıkları ve bağlantıları kaydedebilir. Bu yöntem, modelin giriş dizisinin çeşitli bölümlerine katılmayı seçmesini sağlar. Böylece, bir cümledeki her kelimenin bağlamını ve anlamını kavrayabilir.
Transformers Modelleri Tam Olarak Nedir?
Bir AI transformatörü bir derin öğrenme çeşitli bilgi türlerini anlayan ve işleyen mimari. Bir tümcedeki farklı kelimelerin nasıl bağlantılı olduğu veya bir görüntünün farklı bölümlerinin nasıl birbirine uyduğu gibi, birden çok bilgi bitinin birbiriyle nasıl ilişkili olduğunu belirlemede mükemmeldir.
Bilgileri küçük parçalara bölerek ve ardından tüm bu bileşenlere aynı anda bakarak çalışır. Sanki çok sayıda küçük robot verileri anlamak için işbirliği yapıyor. Ardından, her şeyi öğrendiğinde, bir yanıt veya çıktı sağlamak için tüm bileşenleri yeniden birleştirir.
AI transformatörleri son derece değerlidir. Çeşitli bilgiler arasındaki bağlamı ve uzun vadeli bağlantıları kavrayabilirler. Bu, dil çevirisi, özetleme ve soru yanıtlama gibi görevler için çok önemlidir. Yani, yapay zekanın başarabileceği pek çok ilginç şeyin arkasındaki beyinler onlar!
Tüm İhtiyacınız Olan Dikkat
“Atention is All You Need” alt başlığı, trafo modelini öneren 2017 tarihli bir yayına atıfta bulunuyor. Doğal dil işleme (NLP) disiplininde devrim yarattı.
Bu araştırmanın yazarları, dönüştürücü modelin öz-dikkat mekanizmasının, geleneksel tekrarlayan ve evrişimli sinir ağları NLP görevleri için kullanılır.
Öz-Dikkat Tam Olarak Nedir?
Tahminler üretirken modelin çeşitli giriş dizisi bölümlerine konsantre olmasını sağlayan bir yöntemdir.
Başka bir deyişle, öz-dikkat, modelin diğer tüm bileşenlerle ilgili olarak her bir öğe için bir dizi dikkat puanı hesaplamasını sağlayarak, modelin her bir girdi öğesinin önemini dengelemesine olanak tanır.
Transformatör tabanlı bir yaklaşımda, kişisel dikkat şu şekilde çalışır:
Girdi dizisi ilk olarak, her dizi üyesi için bir tane olmak üzere bir dizi vektöre gömülür.
Dizideki her öğe için model üç vektör kümesi oluşturur: sorgu vektörü, anahtar vektörü ve değer vektörü.
Sorgu vektörü, tüm anahtar vektörlerle karşılaştırılır ve benzerlikler bir iç çarpım kullanılarak hesaplanır.
Ortaya çıkan dikkat puanları, dizideki her bir parçanın göreli önemini gösteren bir dizi ağırlık oluşturan bir softmax işlevi kullanılarak normalleştirilir.
Nihai çıktı temsilini oluşturmak için, değer vektörleri dikkat ağırlıkları ile çarpılır ve toplanır.
Öz-dikkat kullanan dönüştürücü tabanlı modeller, sabit uzunluktaki bağlam pencerelerine bağlı olmadan giriş dizilerindeki uzun vadeli ilişkileri başarılı bir şekilde yakalayabilir, bu da onları özellikle doğal dil işleme uygulamaları için kullanışlı hale getirir.
Örnek E-posta
Altı belirteçli bir giriş dizimiz olduğunu varsayalım: "Kedi paspasın üzerine oturdu." Her belirteç bir vektör olarak temsil edilebilir ve giriş sırası aşağıdaki gibi görülebilir:
Ardından, her belirteç için üç vektör kümesi oluşturacağız: sorgu vektörü, anahtar vektörü ve değer vektörü. Gömülü belirteç vektörü, bu vektörleri elde etmek için üç öğrenilmiş ağırlık matrisi ile çarpılır.
Örneğin, ilk belirteç "The" için sorgu, anahtar ve değer vektörleri şöyle olacaktır:
Sorgu vektörü: [0.4, -0.2, 0.1]
Anahtar vektör: [0.2, 0.1, 0.5]
Değer vektörü: [0.1, 0.2, 0.3]
Girdi dizisindeki her jeton çifti arasındaki dikkat puanları, kendi kendine dikkat mekanizması tarafından hesaplanır. Örneğin, 1 ve 2 "The" belirteçleri arasındaki dikkat puanı, sorgularının ve anahtar vektörlerinin iç çarpımı olarak hesaplanır:
Dikkat puanı = dot_product(Token 1'in sorgu vektörü, Token 2'nin Anahtar vektörü)
= (0.4 * 0.8) + (-0.2 * 0.2) + (0.1 * 0.1)
= 0.31
Bu dikkat puanları, dizideki her simgenin diğerleriyle göreli ilişkisini gösterir.
Son olarak, her bir belirteç için, dikkat puanları tarafından belirlenen ağırlıklar ile değer vektörlerinin ağırlıklı toplamı alınarak çıktı temsili oluşturulur. Örneğin, ilk belirteç "The" için çıktı temsili şöyle olacaktır:
Token 1 için çıktı vektörü = (Token 1 ile Dikkat puanı) * Token 2 için değer vektörü
+ (Token 3 ile Dikkat puanı) * Token 3 için değer vektörü
+ (Token 4 ile Dikkat puanı) * Token 4 için değer vektörü
+ (Token 5 ile Dikkat puanı) * Token 5 için değer vektörü
+ (Token 6 ile Dikkat puanı) * Token 6 için değer vektörü
= (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]
Öz dikkatin bir sonucu olarak, transformatör tabanlı model, çıkış dizisi oluştururken giriş dizisinin farklı bölümlerine katılmayı seçebilir.
Uygulamalar Düşündüğünüzden Daha Fazlası
Uyarlanabilirlikleri ve makine çevirisi, duygu analizi, metin özetleme ve daha fazlası gibi çok çeşitli NLP görevlerini yerine getirme yetenekleri nedeniyle, AI dönüştürücüler son yıllarda popülaritesini artırdı.
AI transformatörleri, klasik dil tabanlı uygulamalara ek olarak resim tanıma, öneri sistemleri ve hatta ilaç keşfi dahil olmak üzere çeşitli alanlarda kullanılmıştır.
AI transformatörleri, çok sayıda problem alanına ve veri türüne göre uyarlanabildikleri için neredeyse sınırsız kullanım alanına sahiptir. Yapay zeka dönüştürücüler, karmaşık veri dizilerini analiz etme ve uzun vadeli ilişkileri yakalama kapasiteleriyle, önümüzdeki yıllarda yapay zeka uygulamalarının geliştirilmesinde önemli bir itici faktör olacak.
Diğer Sinir Ağı Mimarileriyle Karşılaştırma
Yapay zeka dönüştürücüler, girdi dizilerini analiz edebildikleri ve metindeki uzun vadeli ilişkileri kavrayabildikleri için, diğer sinir ağı uygulamalarına kıyasla özellikle doğal dil işleme için çok uygundur.
Öte yandan, evrişimli sinir ağları (CNN'ler) ve tekrarlayan sinir ağları (RNN'ler) gibi bazı sinir ağı mimarileri, resimler veya zaman serisi verileri gibi yapılandırılmış girdilerin işlenmesini içeren görevler için daha uygundur.
Gelecek Parlak Görünüyor
AI transformatörlerinin geleceği parlak görünüyor. Devam eden çalışmanın bir alanı, giderek daha karmaşık görevleri yerine getirebilen, giderek daha güçlü modellerin geliştirilmesidir.
Ayrıca, AI transformatörlerini aşağıdakiler gibi diğer AI teknolojilerine bağlamak için girişimlerde bulunulmaktadır. takviye öğrenme, daha gelişmiş karar verme yetenekleri sağlamak için.
Her endüstri, inovasyonu yönlendirmek ve rekabet avantajı elde etmek için yapay zekanın potansiyelini kullanmaya çalışıyor. Bu nedenle, yapay zeka transformatörlerinin sağlık, finans ve diğerleri dahil olmak üzere çeşitli uygulamalara kademeli olarak dahil edilmesi muhtemeldir.
Yapay zeka dönüştürücü teknolojisindeki sürekli iyileştirmeler ve bu güçlü yapay zeka araçlarının insanların dili işleme ve kavrama biçiminde devrim yaratma potansiyeli ile gelecek parlak görünüyor.
Yorum bırak