Bugun biz tabiiy tilni qayta ishlash sohasida inqilobning guvohi bo'lamiz. Va, albatta, sun'iy intellektsiz kelajak yo'q. Biz allaqachon turli AI "yordamchilari" dan foydalanmoqdamiz.
Chatbotlar bizning holatlarimizda eng yaxshi misoldir. Ular muloqotning yangi davrini ifodalaydi. Ammo ularni nimasi bilan o'ziga xos qiladi?
Hozirgi chatbotlar tabiiy til so'rovlarini inson mutaxassislari kabi aniqlik va tafsilot bilan tushunishi va javob berishi mumkin. Jarayonga kiradigan mexanizmlar haqida bilish juda hayajonli.
Kichkintoyingizni bog'lang va uning ortidagi texnologiyani bilib olaylik.
Texnikaga sho'ng'ish
AI Transformers - bu sohada asosiy kalit so'z. Ular kabi neyron tarmoqlari tabiiy tilni qayta ishlashda inqilob qilgan. Aslida, sun'iy intellekt transformatorlari va neyron tarmoqlari o'rtasida sezilarli dizayn parallelliklari mavjud.
Ikkalasi ham kirish ma'lumotlarini chiqish sifatida prognozlarga aylantirish uchun bir qator hisob-kitoblarni amalga oshiradigan bir necha qatlamli ishlov berish birliklaridan iborat. Ushbu postda biz AI Transformatorlarining kuchi va ular atrofimizdagi dunyoni qanday o'zgartirayotganini ko'rib chiqamiz.
Tabiiy tilni qayta ishlash imkoniyatlari
Keling, asoslardan boshlaylik. Biz buni deyarli hamma joyda eshitamiz. Ammo tabiiy tilni qayta ishlash nima?
ning segmentidir sun'iy intellekt Bu tabiiy tildan foydalanish orqali odamlar va mashinalarning o'zaro ta'siriga qaratilgan. Maqsad kompyuterlarga inson tilini mazmunli va haqiqiy tarzda idrok etish, sharhlash va ishlab chiqarish imkonini berishdir.
Nutqni aniqlash, til tarjimasi, hissiyotlarni tahlil qilish, va matnni umumlashtirish NLP ilovalariga misoldir. An'anaviy NLP modellari esa iboradagi so'zlar o'rtasidagi murakkab aloqalarni tushunishga qiynalgan. Bu ko'plab NLP vazifalarida yuqori darajadagi aniqlikni imkonsiz qildi.
Aynan shu paytda AI Transformers rasmga kiradi. O'z-o'ziga e'tibor berish jarayoni orqali transformatorlar iboradagi so'zlar orasidagi uzoq muddatli bog'liqlik va aloqalarni yozib olishlari mumkin. Ushbu usul modelga kirish ketma-ketligining turli bo'limlariga borishni tanlash imkonini beradi. Shunday qilib, u iboradagi har bir so'zning konteksti va ma'nosini tushuna oladi.
Transformator modellari aynan nima
AI transformatori a chuqur o'rganish har xil turdagi ma'lumotlarni tushunadigan va qayta ishlaydigan arxitektura. U bir nechta ma'lumotlarning bir-biri bilan qanday bog'liqligini, masalan, iboradagi turli so'zlar qanday bog'langanligini yoki tasvirning turli bo'limlari bir-biriga qanday mos kelishini aniqlashda ustunlik qiladi.
U ma'lumotni kichik qismlarga bo'lish va keyin bir vaqtning o'zida barcha komponentlarni ko'rib chiqish orqali ishlaydi. Go'yo ko'plab kichik robotlar ma'lumotlarni tushunish uchun hamkorlik qilmoqda. Keyinchalik, u hamma narsani bilgandan so'ng, javob yoki chiqishni ta'minlash uchun barcha komponentlarni qayta yig'adi.
AI transformatorlari juda qimmatlidir. Ular kontekstni va turli ma'lumotlar o'rtasidagi uzoq muddatli aloqalarni tushunishlari mumkin. Bu tilni tarjima qilish, umumlashtirish va savollarga javob berish kabi vazifalar uchun juda muhimdir. Demak, ular sun'iy intellekt amalga oshirishi mumkin bo'lgan ko'plab qiziqarli narsalarning miyasi!
Sizga kerak bo'lgan narsa - diqqat
"Diqqat sizga kerak" subtitri transformator modelini taklif qilgan 2017 yil nashriga ishora qiladi. Bu tabiiy tilni qayta ishlash (NLP) intizomini inqilob qildi.
Ushbu tadqiqot mualliflarining ta'kidlashicha, transformator modelining o'z-o'ziga e'tibor berish mexanizmi an'anaviy takrorlanuvchi rolni o'ynash uchun etarlicha kuchli edi. konvolyutsion neyron tarmoqlari NLP vazifalari uchun foydalaniladi.
O'z-o'ziga e'tibor aynan nima?
Bu bashoratlarni ishlab chiqarishda modelga turli xil kirish ketma-ketlik segmentlariga e'tibor berishga imkon beradigan usul.
Boshqacha qilib aytganda, o'z-o'ziga e'tibor modelga boshqa barcha komponentlar bo'yicha har bir element uchun e'tibor ballari to'plamini hisoblash imkonini beradi, bu esa modelga har bir kirish elementining ahamiyatini muvozanatlash imkonini beradi.
Transformatorga asoslangan yondashuvda o'z-o'ziga e'tibor quyidagicha ishlaydi:
Kirish ketma-ketligi birinchi navbatda har bir ketma-ketlik a'zosi uchun bittadan vektorlar qatoriga kiritiladi.
Ketma-ketlikdagi har bir element uchun model uchta vektor to'plamini yaratadi: so'rov vektori, kalit vektor va qiymat vektori.
So'rov vektori barcha asosiy vektorlar bilan taqqoslanadi va o'xshashliklar nuqta mahsuloti yordamida hisoblanadi.
Olingan e'tibor ballari ketma-ketlikdagi har bir qismning nisbiy ahamiyatini ko'rsatadigan og'irliklar to'plamini yaratadigan softmax funktsiyasi yordamida normallashtiriladi.
Yakuniy chiqish ko'rinishini yaratish uchun qiymat vektorlari diqqat og'irliklari bilan ko'paytiriladi va yig'iladi.
O'z-o'ziga e'tibor berishdan foydalanadigan transformatorga asoslangan modellar kirish ketma-ketligidagi uzoq masofali munosabatlarni qattiq uzunlikdagi kontekstli oynalarga bog'liq holda muvaffaqiyatli qayd etishi mumkin, bu ularni tabiiy tillarni qayta ishlash ilovalari uchun ayniqsa foydali qiladi.
misol
Bizda oltita tokenli kirish ketma-ketligi bor deb taxmin qiling: "Mushuk gilamchaga o'tirdi." Har bir token vektor sifatida ifodalanishi mumkin va kirish ketma-ketligi quyidagicha ko'rinishi mumkin:
Keyinchalik, har bir token uchun biz uchta vektor to'plamini tuzamiz: so'rov vektori, kalit vektori va qiymat vektori. Ushbu vektorlarni olish uchun o'rnatilgan token vektori uchta o'rganilgan og'irlik matritsalariga ko'paytiriladi.
Birinchi "The" tokeni uchun, masalan, so'rov, kalit va qiymat vektorlari:
So'rov vektori: [0.4, -0.2, 0.1]
Kalit vektor: [0.2, 0.1, 0.5]
Qiymat vektori: [0.1, 0.2, 0.3]
Kirish ketma-ketligidagi har bir juft token o'rtasidagi e'tibor ballari o'z-o'ziga e'tibor mexanizmi tomonidan hisoblanadi. Masalan, 1 va 2-tokenlar o'rtasidagi e'tibor balli "The" so'rovi va kalit vektorlarining nuqta mahsuloti sifatida hisoblanadi:
Diqqat ball = nuqta_mahsulot(Token 1ning soʻrov vektori, 2-tokenning kalit vektori)
= (0.4 * 0.8) + (-0.2 * 0.2) + (0.1 * 0.1)
= 0.31
Ushbu e'tibor ballari ketma-ketlikdagi har bir tokenning boshqalarga nisbatan nisbiy aloqadorligini ko'rsatadi.
Nihoyat, har bir token uchun chiqish ko'rinishi qiymat vektorlarining vaznli yig'indisini olish yo'li bilan yaratiladi, og'irliklar diqqat ballari bilan aniqlanadi. Masalan, birinchi "The" tokenining chiqish ko'rinishi quyidagicha bo'ladi:
Token 1 uchun chiqish vektori = (1-token bilan eʼtibor balli) * Token 2 uchun qiymat vektori
+ (Token 3 bilan diqqat ball) * Token 3 uchun qiymat vektori
+ (Token 4 bilan diqqat ball) * Token 4 uchun qiymat vektori
+ (Token 5 bilan diqqat ball) * Token 5 uchun qiymat vektori
+ (Token 6 bilan diqqat ball) * Token 6 uchun qiymat vektori
= (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]
O'z-o'ziga e'tibor berish natijasida transformatorga asoslangan model chiqish ketma-ketligini yaratishda kirish ketma-ketligining turli bo'limlarida qatnashishni tanlashi mumkin.
Ilovalar siz o'ylaganingizdan ham ko'proq
Moslashuvchanligi va mashina tarjimasi, hissiyotlarni tahlil qilish, matnni umumlashtirish va boshqalar kabi keng ko'lamli NLP vazifalarini bajarish qobiliyati tufayli AI transformatorlari so'nggi yillarda mashhurlik darajasiga ko'tarildi.
AI transformatorlari klassik tilga asoslangan ilovalardan tashqari, tasvirni aniqlash, tavsiya qilish tizimlari va hatto dori-darmonlarni topish kabi turli sohalarda qo'llanilgan.
AI transformatorlari deyarli cheksiz foydalanishga ega, chunki ular ko'plab muammoli joylar va ma'lumotlar turlariga moslashtirilishi mumkin. Murakkab ma'lumotlar ketma-ketligini tahlil qilish va uzoq muddatli munosabatlarni qo'lga kiritish qobiliyatiga ega sun'iy intellekt transformatorlari keyingi yillarda AI ilovalarini rivojlantirishda muhim harakatlantiruvchi omil bo'ladi.
Boshqa neyron tarmoq arxitekturalari bilan taqqoslash
Ular kirish ketma-ketligini tahlil qilishlari va matndagi uzoq masofali munosabatlarni tushuna olishlari sababli, AI transformatorlari boshqa neyron tarmoq ilovalari bilan solishtirganda tabiiy tilni qayta ishlash uchun juda mos keladi.
Boshqa tomondan, konvolyutsion neyron tarmoqlari (CNN) va takroriy neyron tarmoqlari (RNN) kabi ba'zi neyron tarmoqlari arxitekturalari rasmlar yoki vaqt seriyalari ma'lumotlari kabi tuzilgan kirishni qayta ishlash bilan bog'liq vazifalarga ko'proq mos keladi.
Kelajak yorqin ko'rinadi
AI transformatorlarining kelajagi porloq ko'rinadi. Davom etilayotgan tadqiqotning yo'nalishlaridan biri tobora murakkab bo'lgan vazifalarni hal qilishga qodir bo'lgan tobora kuchliroq modellarni ishlab chiqishdir.
Bundan tashqari, AI transformatorlarini boshqa AI texnologiyalari bilan ulashga urinishlar qilinmoqda, masalan takomillashtirishni o'rganish, yanada rivojlangan qarorlar qabul qilish imkoniyatlarini ta'minlash.
Har bir sanoat innovatsiyalarni rivojlantirish va raqobatbardosh ustunlikka erishish uchun AI salohiyatidan foydalanishga harakat qilmoqda. Shunday qilib, AI transformatorlari asta-sekin turli xil ilovalarga, jumladan sog'liqni saqlash, moliya va boshqalarga kiritilishi mumkin.
AI transformator texnologiyasini doimiy ravishda takomillashtirish va ushbu kuchli AI vositalarining odamlarning tilni qayta ishlash va tushunish usullarini inqilob qilish potentsiali bilan kelajak porloq ko'rinadi.
Leave a Reply