آج ہم قدرتی زبان کی پروسیسنگ کے شعبے میں ایک انقلاب کا مشاہدہ کر رہے ہیں۔ اور، یہ یقینی ہے کہ مصنوعی ذہانت کے بغیر کوئی مستقبل نہیں ہے۔ ہم پہلے ہی مختلف AI "اسسٹنٹ" استعمال کر رہے ہیں۔
ہمارے معاملے میں چیٹ بوٹس بہترین مثال ہیں۔ وہ مواصلات کے نئے دور کی نمائندگی کرتے ہیں۔ لیکن، کیا انہیں اتنا خاص بناتا ہے؟
موجودہ چیٹ بوٹس قدرتی زبان کے استفسارات کو اسی درستگی اور تفصیل کے ساتھ سمجھ سکتے ہیں اور جواب دے سکتے ہیں جیسے انسانی ماہرین۔ اس عمل میں جانے والے میکانزم کے بارے میں جاننا دلچسپ ہے۔
بکل اپ اور آئیے اس کے پیچھے کی ٹیکنالوجی کو دریافت کریں۔
ٹیک میں غوطہ لگانا
AI Transformers اس علاقے میں ایک اہم کلیدی لفظ ہے۔ وہ جیسے ہیں۔ نیند نیٹ ورک جس نے قدرتی زبان کی پروسیسنگ میں انقلاب برپا کر دیا ہے۔ حقیقت میں، AI ٹرانسفارمرز اور نیورل نیٹ ورکس کے درمیان کافی ڈیزائن متوازی ہیں۔
دونوں پروسیسنگ یونٹس کی کئی تہوں سے مل کر بنے ہیں جو ان پٹ ڈیٹا کو آؤٹ پٹ کے طور پر پیشین گوئیوں میں تبدیل کرنے کے لیے حساب کا ایک سلسلہ انجام دیتے ہیں۔ اس پوسٹ میں، ہم AI ٹرانسفارمرز کی طاقت کو دیکھیں گے اور یہ دیکھیں گے کہ وہ ہمارے ارد گرد کی دنیا کو کیسے بدل رہے ہیں۔
قدرتی زبان کی پروسیسنگ کی صلاحیت
آئیے بنیادی باتوں سے شروع کریں۔ ہم اسے تقریباً ہر جگہ سنتے ہیں۔ لیکن، قدرتی زبان کی پروسیسنگ بالکل کیا ہے؟
کا ایک طبقہ ہے۔ مصنوعی ذہانت جو قدرتی زبان کے استعمال کے ذریعے انسانوں اور مشینوں کے باہمی تعامل پر مرکوز ہے۔ مقصد یہ ہے کہ کمپیوٹر کو انسانی زبان کو بامعنی اور مستند انداز میں سمجھنے، تشریح کرنے اور پیدا کرنے کی اجازت دی جائے۔
تقریر کی پہچان، زبان کا ترجمہ، جذبات تجزیہ، اور متن کا خلاصہ NLP ایپلیکیشنز کی تمام مثالیں ہیں۔ دوسری طرف، روایتی NLP ماڈلز نے ایک جملے میں الفاظ کے درمیان پیچیدہ روابط کو سمجھنے کے لیے جدوجہد کی ہے۔ اس نے بہت سے NLP کاموں میں اعلیٰ سطح کی درستگی کو ناممکن بنا دیا۔
یہ تب ہوتا ہے جب AI ٹرانسفارمرز تصویر میں داخل ہوتے ہیں۔ خود توجہ دینے کے عمل کے ذریعے، ٹرانسفارمرز ایک جملے میں الفاظ کے درمیان طویل مدتی انحصار اور روابط کو ریکارڈ کر سکتے ہیں۔ یہ طریقہ ماڈل کو ان پٹ ترتیب کے مختلف حصوں میں شرکت کرنے کا انتخاب کرنے کے قابل بناتا ہے۔ لہذا، یہ ایک جملہ میں ہر لفظ کے سیاق و سباق اور معنی کو سمجھ سکتا ہے۔
ٹرانسفارمرز ماڈلز بالکل کیا ہیں؟
ایک AI ٹرانسفارمر ہے a گہری سیکھنے فن تعمیر جو مختلف قسم کی معلومات کو سمجھتا اور اس پر کارروائی کرتا ہے۔ یہ اس بات کا تعین کرنے میں مہارت رکھتا ہے کہ معلومات کے متعدد بٹس ایک دوسرے سے کیسے متعلق ہیں، جیسے کہ ایک جملے میں مختلف الفاظ کیسے جڑے ہوئے ہیں یا تصویر کے مختلف حصے ایک ساتھ کیسے فٹ ہوتے ہیں۔
یہ معلومات کو چھوٹے ٹکڑوں میں تقسیم کرکے اور پھر ان تمام اجزاء کو ایک ساتھ دیکھ کر کام کرتا ہے۔ ایسا لگتا ہے جیسے بہت سے چھوٹے روبوٹ ڈیٹا کو سمجھنے میں تعاون کر رہے ہیں۔ اگلا، ایک بار جب یہ سب کچھ جانتا ہے، تو یہ جواب یا آؤٹ پٹ فراہم کرنے کے لیے تمام اجزاء کو دوبارہ جوڑتا ہے۔
AI ٹرانسفارمرز انتہائی قیمتی ہیں۔ وہ متنوع معلومات کے درمیان سیاق و سباق اور طویل مدتی روابط کو سمجھ سکتے ہیں۔ یہ زبان کے ترجمہ، خلاصہ، اور سوالوں کے جوابات جیسے کاموں کے لیے اہم ہے۔ لہذا، وہ بہت ساری دلچسپ چیزوں کے پیچھے دماغ ہیں جو AI انجام دے سکتا ہے!
توجہ صرف آپ کی ضرورت ہے
ذیلی عنوان "توجہ صرف آپ کی ضرورت ہے" سے مراد 2017 کی اشاعت ہے جس میں ٹرانسفارمر ماڈل تجویز کیا گیا تھا۔ اس نے قدرتی زبان کی پروسیسنگ (NLP) کے نظم و ضبط میں انقلاب برپا کردیا۔
اس تحقیق کے مصنفین نے بتایا کہ ٹرانسفارمر ماڈل کا خود دھیان دینے کا طریقہ کار اتنا مضبوط تھا کہ وہ روایتی ریکرنٹ کا کردار ادا کر سکے۔ convolutional عصبی نیٹ ورک NLP کاموں کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔
خود توجہ بالکل کیا ہے؟
یہ ایک ایسا طریقہ ہے جو پیشین گوئیاں تیار کرتے وقت ماڈل کو مختلف ان پٹ تسلسل والے حصوں پر توجہ مرکوز کرنے کی اجازت دیتا ہے۔
دوسرے لفظوں میں، خود توجہ ماڈل کو اس قابل بناتی ہے کہ وہ دوسرے تمام اجزاء سے متعلق ہر عنصر کے لیے توجہ کے اسکور کا ایک سیٹ گن سکے، جس سے ماڈل ہر ان پٹ عنصر کی اہمیت کو متوازن کر سکے۔
ٹرانسفارمر پر مبنی نقطہ نظر میں، خود توجہ مندرجہ ذیل کام کرتی ہے:
ان پٹ کی ترتیب سب سے پہلے ویکٹر کی ایک سیریز میں سرایت کی جاتی ہے، ہر ترتیب کے رکن کے لیے ایک۔
ترتیب میں ہر عنصر کے لیے، ماڈل ویکٹر کے تین سیٹ بناتا ہے: استفسار ویکٹر، کلیدی ویکٹر، اور ویلیو ویکٹر۔
استفسار ویکٹر کا موازنہ تمام کلیدی ویکٹروں سے کیا جاتا ہے، اور مماثلتوں کا حساب ڈاٹ پروڈکٹ کا استعمال کرتے ہوئے کیا جاتا ہے۔
سوفٹ میکس فنکشن کا استعمال کرتے ہوئے دھیان کے اسکور کو نارملائز کیا جاتا ہے، جو ترتیب میں ہر ٹکڑے کی متعلقہ اہمیت کو ظاہر کرنے والے وزن کا ایک سیٹ تیار کرتا ہے۔
حتمی آؤٹ پٹ نمائندگی بنانے کے لیے، ویلیو ویکٹر کو توجہ کے وزن سے ضرب دیا جاتا ہے اور خلاصہ کیا جاتا ہے۔
ٹرانسفارمر پر مبنی ماڈلز، جو خود توجہ کا استعمال کرتے ہیں، ان پٹ سیکونسز میں طویل فاصلے کے تعلقات کو فکسڈ لینتھ سیاق و سباق کی ونڈوز پر انحصار کیے بغیر کامیابی کے ساتھ حاصل کر سکتے ہیں، جو انہیں قدرتی زبان کی پروسیسنگ ایپلی کیشنز کے لیے خاص طور پر مفید بناتے ہیں۔
مثال کے طور پر
فرض کریں کہ ہمارے پاس چھ ٹوکن ان پٹ کی ترتیب ہے: "بلی چٹائی پر بیٹھ گئی۔" ہر ٹوکن کو ویکٹر کے طور پر دکھایا جا سکتا ہے، اور ان پٹ کی ترتیب کو اس طرح دیکھا جا سکتا ہے:
اگلا، ہر ٹوکن کے لیے، ہم ویکٹر کے تین سیٹ بنائیں گے: استفسار ویکٹر، کلیدی ویکٹر، اور ویلیو ویکٹر۔ ایمبیڈڈ ٹوکن ویکٹر کو ان ویکٹروں کو حاصل کرنے کے لیے تین سیکھے ہوئے وزن کے میٹرکس سے ضرب دیا جاتا ہے۔
پہلے ٹوکن "The" کے لیے، مثال کے طور پر، استفسار، کلید، اور ویلیو ویکٹر یہ ہوں گے:
سوال ویکٹر: [0.4، -0.2، 0.1]
کلیدی ویکٹر: [0.2، 0.1، 0.5]
ویلیو ویکٹر: [0.1، 0.2، 0.3]
ان پٹ ترتیب میں ٹوکن کے ہر جوڑے کے درمیان توجہ کے اسکورز خود توجہ دینے کے طریقہ کار کے ذریعہ شمار کیے جاتے ہیں۔ مثال کے طور پر، ٹوکن 1 اور 2 "The" کے درمیان توجہ کا سکور ان کے استفسار اور کلیدی ویکٹر کے ڈاٹ پروڈکٹ کے طور پر شمار کیا جائے گا:
توجہ کا سکور = ڈاٹ_پروڈکٹ (ٹوکن 1 کا سوال ویکٹر، ٹوکن 2 کا کلیدی ویکٹر)
= (0.4 * 0.8) + (0.2 * 0.2) + (0.1 * 0.1)
0.31 =
یہ توجہ کے اسکور ہر ایک ٹوکن کی ترتیب میں دوسروں سے متعلقہ مطابقت کو ظاہر کرتے ہیں۔
آخر میں، ہر ٹوکن کے لیے، آؤٹ پٹ کی نمائندگی ویلیو ویکٹر کی ایک وزنی رقم لے کر بنائی جاتی ہے، جس کا وزن توجہ کے اسکور سے طے ہوتا ہے۔ مثال کے طور پر پہلے ٹوکن "The" کے لیے آؤٹ پٹ کی نمائندگی یہ ہوگی:
ٹوکن 1 کے لیے آؤٹ پٹ ویکٹر = (ٹوکن 1 کے ساتھ توجہ اسکور) * ٹوکن 2 کے لیے ویلیو ویکٹر
+ (ٹوکن 3 کے ساتھ توجہ کا سکور) * ٹوکن 3 کے لیے ویلیو ویکٹر
+ (ٹوکن 4 کے ساتھ توجہ کا سکور) * ٹوکن 4 کے لیے ویلیو ویکٹر
+ (ٹوکن 5 کے ساتھ توجہ کا سکور) * ٹوکن 5 کے لیے ویلیو ویکٹر
+ (ٹوکن 6 کے ساتھ توجہ کا سکور) * ٹوکن 6 کے لیے ویلیو ویکٹر
= (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]
خود توجہ کے نتیجے میں، ٹرانسفارمر پر مبنی ماڈل آؤٹ پٹ ترتیب بناتے وقت ان پٹ کی ترتیب کے مختلف حصوں میں شرکت کا انتخاب کر سکتا ہے۔
درخواستیں آپ کی سوچ سے کہیں زیادہ ہیں۔
ان کی موافقت اور NLP کاموں کی ایک وسیع رینج کو سنبھالنے کی صلاحیت کی وجہ سے، جیسا کہ مشینی ترجمہ، جذبات کا تجزیہ، متن کا خلاصہ، اور بہت کچھ، حالیہ برسوں میں AI ٹرانسفارمرز کی مقبولیت میں اضافہ ہوا ہے۔
AI ٹرانسفارمرز کو مختلف ڈومینز میں استعمال کیا گیا ہے، بشمول تصویر کی شناخت، سفارشی نظام، اور یہاں تک کہ منشیات کی دریافت، کلاسک زبان پر مبنی ایپلی کیشنز کے علاوہ۔
AI ٹرانسفارمرز کے تقریباً لامحدود استعمال ہوتے ہیں کیونکہ انہیں متعدد مسائل والے علاقوں اور ڈیٹا کی قسموں کے مطابق بنایا جا سکتا ہے۔ AI ٹرانسفارمرز، پیچیدہ ڈیٹا کی ترتیب کا تجزیہ کرنے اور طویل مدتی تعلقات کو حاصل کرنے کی صلاحیت کے ساتھ، اگلے سالوں میں AI ایپلی کیشنز کی ترقی میں ایک اہم محرک عنصر بننے کے لیے تیار ہیں۔
دیگر نیورل نیٹ ورک آرکیٹیکچرز کے ساتھ موازنہ
چونکہ وہ ان پٹ کی ترتیب کا تجزیہ کر سکتے ہیں اور متن میں طویل فاصلے کے تعلقات کو سمجھ سکتے ہیں، AI ٹرانسفارمرز خاص طور پر قدرتی زبان کی پروسیسنگ کے لیے دیگر نیورل نیٹ ورک ایپلی کیشنز کے مقابلے میں موزوں ہیں۔
دوسری طرف کچھ نیورل نیٹ ورک آرکیٹیکچرز، جیسے کنوولوشنل نیورل نیٹ ورکس (CNNs) اور ریکرنٹ نیورل نیٹ ورکس (RNNs)، ان کاموں کے لیے بہتر موزوں ہوتے ہیں جن میں سٹرکچرڈ ان پٹ کی پروسیسنگ شامل ہوتی ہے، جیسے کہ تصاویر یا ٹائم سیریز ڈیٹا۔
مستقبل روشن نظر آرہا ہے۔
AI ٹرانسفارمرز کا مستقبل روشن لگتا ہے۔ جاری مطالعہ کا ایک شعبہ بتدریج زیادہ طاقتور ماڈلز کی ترقی ہے جو تیزی سے پیچیدہ کاموں کو سنبھالنے کے قابل ہیں۔
مزید یہ کہ AI ٹرانسفارمرز کو دیگر AI ٹیکنالوجیز کے ساتھ جوڑنے کی کوششیں کی جا رہی ہیں، جیسے قابو پانے کی تعلیم، فیصلہ سازی کی مزید جدید صلاحیتیں فراہم کرنے کے لیے۔
ہر صنعت جدت لانے اور مسابقتی برتری حاصل کرنے کے لیے AI کی صلاحیت کو استعمال کرنے کی کوشش کر رہی ہے۔ لہذا، AI ٹرانسفارمرز کو صحت کی دیکھ بھال، مالیات اور دیگر سمیت متعدد ایپلی کیشنز میں آہستہ آہستہ شامل کیے جانے کا امکان ہے۔
AI ٹرانسفارمر ٹکنالوجی میں مسلسل بہتری اور ان مضبوط AI ٹولز کے انسانوں کے عمل اور زبان کو سمجھنے کے طریقے میں انقلاب لانے کی صلاحیت کے ساتھ، مستقبل روشن نظر آتا ہے۔
جواب دیجئے