Сьогодні ми спостерігаємо революцію в області обробки природної мови. І безсумнівно, що без штучного інтелекту не буде майбутнього. Ми вже використовуємо різні «помічники» ШІ.
Чат-боти – найкращий приклад у нашому випадку. Вони представляють нову еру спілкування. Але що робить їх такими особливими?
Сучасні чат-боти можуть розуміти та відповідати на запити природною мовою з тією ж точністю та деталями, що й люди-експерти. Захоплююче дізнаватися про механізми, які входять у процес.
Пристебніться і давайте відкриємо для себе технологію.
Занурення в техніку
AI Transformers є головним ключовим словом у цій галузі. Вони схожі нейронні мережі які зробили революцію в обробці природної мови. Насправді між трансформаторами штучного інтелекту та нейронними мережами є значні паралелі.
Обидва вони складаються з кількох рівнів блоків обробки, які виконують серію обчислень для перетворення вхідних даних у прогнози як вихід. У цій публікації ми розглянемо потужність AI Transformers і те, як вони змінюють світ навколо нас.
Потенціал обробки природної мови
Почнемо з основ. Ми чуємо це майже всюди. Але що саме таке обробка природної мови?
Це сегмент штучний інтелект який зосереджується на взаємодії людей і машин за допомогою використання природної мови. Мета полягає в тому, щоб дозволити комп’ютерам сприймати, інтерпретувати та створювати людську мову осмислено та автентично.
Розпізнавання мовлення, мовний переклад, аналіз настроїв, і резюмування тексту є прикладами застосування НЛП. Традиційним моделям НЛП, з іншого боку, важко зрозуміти складні зв’язки між словами у фразі. Це унеможливило високий рівень точності в багатьох завданнях НЛП.
Саме тоді на сцені з’являються ШІ-Трансформери. За допомогою процесу самоконтролю трансформери можуть записувати довгострокові залежності та зв’язки між словами у фразі. Цей метод дає змогу моделі вибирати відвідування різних розділів послідовності введення. Таким чином, він може зрозуміти контекст і значення кожного слова у фразі.
Які саме бувають моделі трансформерів
ШІ-трансформатор – це a глибоке навчання архітектура, яка розуміє та обробляє різні типи інформації. Він чудово визначає, як кілька бітів інформації співвідносяться один з одним, наприклад, як різні слова у фразі пов’язані між собою або як різні розділи зображення підходять один до одного.
Він працює, розбиваючи інформацію на маленькі частини, а потім розглядаючи всі ці компоненти одночасно. Це так, ніби численні маленькі роботи співпрацюють, щоб зрозуміти дані. Далі, як тільки він дізнається все, він знову збирає всі компоненти, щоб забезпечити відповідь або результат.
ШІ-трансформери надзвичайно цінні. Вони можуть зрозуміти контекст і довгострокові зв’язки між різноманітною інформацією. Це критично важливо для таких завдань, як мовний переклад, узагальнення та відповіді на запитання. Отже, вони є мізками багатьох цікавих речей, які може зробити ШІ!
Увага – це все, що вам потрібно
Підзаголовок «Увага — це все, що вам потрібно» відноситься до публікації 2017 року, в якій запропоновано модель трансформера. Це революціонізувало дисципліну обробки природної мови (NLP).
Автори цього дослідження заявили, що механізм самоуважності моделі трансформатора був достатньо сильним, щоб взяти на себе роль традиційного рекурентного і згорткові нейронні мережі використовується для завдань НЛП.
Що таке самоувага?
Це метод, який дозволяє моделі зосередитися на різних сегментах вхідної послідовності під час створення прогнозів.
Іншими словами, самоувага дає змогу моделі обчислити набір показників уваги для кожного елемента щодо всіх інших компонентів, дозволяючи моделі збалансувати значимість кожного вхідного елемента.
У трансформаторному підході самоувага працює наступним чином:
Вхідну послідовність спочатку вбудовують у ряд векторів, по одному для кожного члена послідовності.
Для кожного елемента в послідовності модель створює три набори векторів: вектор запиту, вектор ключа та вектор значення.
Вектор запиту порівнюється з усіма ключовими векторами, а подібність обчислюється за допомогою скалярного добутку.
Отримані показники уваги нормалізуються за допомогою функції softmax, яка генерує набір вагових коефіцієнтів, що вказує відносну значимість кожної частини в послідовності.
Щоб створити кінцеве вихідне представлення, вектори значень множаться на ваги уваги та підсумовуються.
Моделі на основі трансформаторів, які використовують самоувагу, можуть успішно фіксувати довгострокові зв’язки у вхідних послідовностях без залежності від вікон контексту фіксованої довжини, що робить їх особливо корисними для програм обробки природної мови.
Приклад
Припустимо, що ми маємо послідовність введення з шести токенів: «Кіт сів на килимок». Кожен токен можна представити як вектор, а вхідну послідовність можна побачити наступним чином:
Далі для кожного токена ми побудуємо три набори векторів: вектор запиту, вектор ключа та вектор значення. Вбудований вектор маркера множиться на три отримані вагові матриці, щоб отримати ці вектори.
Для першого токена «The», наприклад, вектори запиту, ключа та значення будуть такими:
Вектор запиту: [0.4, -0.2, 0.1]
Ключовий вектор: [0.2, 0.1, 0.5]
Вектор значення: [0.1, 0.2, 0.3]
Оцінки уваги між кожною парою токенів у вхідній послідовності обчислюються за допомогою механізму самоуважності. Наприклад, показник уваги між токенами 1 і 2 «The» обчислюватиметься як скалярний добуток їхнього запиту та ключових векторів:
Оцінка уваги = dot_product (вектор запиту маркера 1, вектор ключа маркера 2)
= (0.4 * 0.8) + (-0.2 * 0.2) + (0.1 * 0.1)
= 0.31
Ці показники уваги показують відносну релевантність кожного маркера в послідовності іншим.
Нарешті, для кожного токена вихідне представлення створюється за допомогою зваженої суми векторів значень, вага яких визначається оцінками уваги. Вихідне представлення для першого токена «The», наприклад, буде таким:
Вектор виведення для маркера 1 = (оцінка уваги з маркером 1) * вектор значення для маркера 2
+ (Оцінка уваги з маркером 3) * Вектор значення для маркера 3
+ (Оцінка уваги з маркером 4) * Вектор значення для маркера 4
+ (Оцінка уваги з маркером 5) * Вектор значення для маркера 5
+ (Оцінка уваги з маркером 6) * Вектор значення для маркера 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]
В результаті самоуважності модель на основі трансформатора може обрати увагу на різні розділи вхідної послідовності під час створення вихідної послідовності.
Програми більше, ніж ви думаєте
Завдяки своїй адаптивності та здатності виконувати широкий спектр завдань НЛП, таких як машинний переклад, аналіз настроїв, підсумовування тексту тощо, популярність ШІ-трансформерів останнім часом зросла.
Трансформатори штучного інтелекту використовувалися в різних областях, включаючи розпізнавання зображень, системи рекомендацій і навіть відкриття ліків, на додаток до класичних програм на основі мови.
ШІ-трансформери мають майже безмежне використання, оскільки їх можна адаптувати до багатьох проблемних областей і типів даних. Трансформатори штучного інтелекту з їхньою здатністю аналізувати складні послідовності даних і фіксувати довгострокові зв’язки стануть значним рушійним фактором у розробці додатків ШІ в наступні роки.
Порівняння з іншими архітектурами нейронних мереж
Оскільки вони можуть аналізувати вхідні послідовності та осягати віддалені зв’язки в тексті, перетворювачі штучного інтелекту особливо добре підходять для обробки природної мови порівняно з іншими додатками нейронної мережі.
Деякі архітектури нейронних мереж, наприклад згорткові нейронні мережі (CNN) і рекурентні нейронні мережі (RNN), з іншого боку, краще підходять для завдань, пов’язаних із обробкою структурованих вхідних даних, таких як зображення або дані часових рядів.
Майбутнє дивиться яскраво
Майбутнє ШІ-трансформерів здається яскравим. Однією з областей поточних досліджень є розробка все більш потужних моделей, здатних вирішувати дедалі складніші завдання.
Крім того, робляться спроби з’єднати трансформатори ШІ з іншими технологіями ШІ, такими як навчання, щоб забезпечити більш розширені можливості прийняття рішень.
Кожна галузь намагається використати потенціал штучного інтелекту для впровадження інновацій і досягнення конкурентної переваги. Таким чином, перетворювачі штучного інтелекту, швидше за все, будуть поступово впроваджуватися в різноманітні програми, включаючи охорону здоров’я, фінанси та інші.
З постійним удосконаленням технології трансформатора штучного інтелекту та потенціалом цих потужних інструментів штучного інтелекту змінити спосіб, у який люди обробляють і розуміють мову, майбутнє виглядає яскравим.
залишити коментар