Ngày nay chúng ta đang chứng kiến một cuộc cách mạng trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Và, chắc chắn rằng không có tương lai nếu không có trí tuệ nhân tạo. Chúng tôi đã sử dụng nhiều “trợ lý” AI khác nhau.
Chatbots là ví dụ tốt nhất trong trường hợp của chúng tôi. Họ đại diện cho kỷ nguyên mới của truyền thông. Nhưng, điều gì khiến chúng trở nên đặc biệt?
Các chatbot hiện tại có thể hiểu và trả lời các câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên với độ chính xác và chi tiết như các chuyên gia con người. Thật thú vị khi tìm hiểu về các cơ chế đi vào quy trình.
Hãy thắt dây an toàn và cùng khám phá công nghệ đằng sau nó.
Đi sâu vào công nghệ
AI Transformers là một từ khóa chính trong lĩnh vực này. Họ là như thế mạng thần kinh đã cách mạng hóa quá trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Trên thực tế, có sự tương đồng đáng kể về thiết kế giữa máy biến áp AI và mạng lưới thần kinh.
Cả hai đều được tạo thành từ một số lớp đơn vị xử lý thực hiện một loạt phép tính để chuyển đổi dữ liệu đầu vào thành dự đoán dưới dạng đầu ra. Trong bài đăng này, chúng ta sẽ xem xét sức mạnh của AI Transformers và cách chúng thay đổi thế giới xung quanh chúng ta.
Tiềm năng của Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
Hãy bắt đầu với những điều cơ bản. Chúng tôi nghe thấy nó ở khắp mọi nơi gần như. Nhưng, chính xác thì xử lý ngôn ngữ tự nhiên là gì?
Nó là một phân khúc của trí tuệ nhân tạo tập trung vào sự tương tác giữa con người và máy móc thông qua việc sử dụng ngôn ngữ tự nhiên. Mục tiêu là cho phép máy tính nhận thức, giải thích và tạo ra ngôn ngữ của con người một cách có ý nghĩa và xác thực.
Nhận dạng giọng nói, dịch ngôn ngữ, Phân tích tâm lývà tóm tắt văn bản đều là những ví dụ về ứng dụng NLP. Mặt khác, các mô hình NLP truyền thống đã phải vật lộn để nắm bắt các liên kết phức tạp giữa các từ trong một cụm từ. Điều này làm cho mức độ chính xác cao trong nhiều nhiệm vụ NLP là không thể.
Đây là lúc AI Transformers tham gia vào bức tranh. Bằng một quá trình tự chú ý, những người biến thế có thể ghi lại sự phụ thuộc và liên kết lâu dài giữa các từ trong một cụm từ. Phương pháp này cho phép mô hình chọn tham gia vào các phần khác nhau của chuỗi đầu vào. Vì vậy, nó có thể hiểu được ngữ cảnh và ý nghĩa của từng từ trong một cụm từ.
Mô hình Transformers chính xác là gì
Máy biến áp AI là một học kĩ càng kiến trúc hiểu và xử lý các loại thông tin khác nhau. Nó vượt trội trong việc xác định mức độ liên quan của nhiều bit thông tin với nhau, chẳng hạn như cách các từ khác nhau trong cụm từ được liên kết với nhau hoặc cách các phần khác nhau của hình ảnh khớp với nhau.
Nó hoạt động bằng cách chia nhỏ thông tin thành các bit nhỏ và sau đó xem xét tất cả các thành phần đó cùng một lúc. Có vẻ như nhiều robot nhỏ đang hợp tác để hiểu dữ liệu. Tiếp theo, khi đã biết mọi thứ, nó sẽ lắp ráp lại tất cả các thành phần để cung cấp phản hồi hoặc đầu ra.
Máy biến áp AI cực kỳ có giá trị. Họ có thể nắm bắt bối cảnh và các liên kết lâu dài giữa các thông tin đa dạng. Điều này rất quan trọng đối với các tác vụ như dịch ngôn ngữ, tóm tắt và trả lời câu hỏi. Vì vậy, chúng là bộ não đằng sau rất nhiều điều thú vị mà AI có thể đạt được!
Chú ý là tất cả những gì bạn cần
Phụ đề “Chú ý là tất cả những gì bạn cần” đề cập đến một ấn phẩm năm 2017 đề xuất mô hình máy biến áp. Nó đã cách mạng hóa lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP).
Các tác giả của nghiên cứu này tuyên bố rằng cơ chế tự chú ý của mô hình máy biến áp đủ mạnh để đảm nhận vai trò của bộ điều khiển tái phát thông thường và mạng nơ ron phức hợp được sử dụng cho các nhiệm vụ NLP.
Tự chú ý chính xác là gì?
Đây là một phương pháp cho phép mô hình tập trung vào các phân đoạn trình tự đầu vào khác nhau khi đưa ra dự đoán.
Nói cách khác, tính năng tự chú ý cho phép mô hình tính toán một tập hợp các điểm chú ý cho từng phần tử liên quan đến tất cả các thành phần khác, cho phép mô hình cân bằng mức độ quan trọng của từng phần tử đầu vào.
Trong cách tiếp cận dựa trên máy biến áp, tự chú ý hoạt động như sau:
Trình tự đầu vào đầu tiên được nhúng vào một loạt các vectơ, một cho mỗi thành viên của trình tự.
Đối với mỗi phần tử trong chuỗi, mô hình tạo ba bộ vectơ: vectơ truy vấn, vectơ khóa và vectơ giá trị.
Vectơ truy vấn được so sánh với tất cả các vectơ chính và các điểm tương đồng được tính toán bằng cách sử dụng tích vô hướng.
Kết quả là điểm chú ý được chuẩn hóa bằng cách sử dụng hàm softmax, hàm này tạo ra một tập hợp các trọng số cho biết tầm quan trọng tương đối của từng phần trong chuỗi.
Để tạo biểu diễn đầu ra cuối cùng, các vectơ giá trị được nhân với trọng số chú ý và tính tổng.
Các mô hình dựa trên máy biến áp, sử dụng tính năng tự chú ý, có thể nắm bắt thành công các mối quan hệ tầm xa trong các chuỗi đầu vào mà không phụ thuộc vào các cửa sổ ngữ cảnh có độ dài cố định, khiến chúng trở nên đặc biệt hữu ích cho các ứng dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
Ví dụ
Giả sử chúng ta có một chuỗi đầu vào gồm sáu mã thông báo: “Con mèo ngồi trên chiếu.” Mỗi mã thông báo có thể được biểu diễn dưới dạng một vectơ và trình tự đầu vào có thể được xem như sau:
Tiếp theo, đối với mỗi mã thông báo, chúng tôi sẽ xây dựng ba bộ vectơ: vectơ truy vấn, vectơ khóa và vectơ giá trị. Vectơ mã thông báo nhúng được nhân với ba ma trận trọng số đã học để tạo ra các vectơ này.
Ví dụ: đối với mã thông báo đầu tiên “The”, vectơ truy vấn, khóa và giá trị sẽ là:
Vectơ truy vấn: [0.4, -0.2, 0.1]
Vectơ chính: [0.2, 0.1, 0.5]
Vectơ giá trị: [0.1, 0.2, 0.3]
Điểm chú ý giữa mỗi cặp mã thông báo trong chuỗi đầu vào được tính toán theo cơ chế tự chú ý. Ví dụ: điểm chú ý giữa mã thông báo 1 và 2 “The” sẽ được tính là tích vô hướng của truy vấn và vectơ chính của chúng:
Điểm chú ý = dot_product(Vectơ truy vấn của Mã thông báo 1, Vectơ khóa của Mã thông báo 2)
= (0.4 * 0.8) + (-0.2 * 0.2) + (0.1 * 0.1)
= 0.31
Các điểm chú ý này cho thấy mức độ liên quan tương đối của từng mã thông báo trong chuỗi với các mã thông báo khác.
Cuối cùng, đối với mỗi mã thông báo, biểu diễn đầu ra được tạo bằng cách lấy tổng trọng số của các vectơ giá trị, với trọng số được xác định bởi điểm chú ý. Ví dụ, biểu diễn đầu ra cho mã thông báo đầu tiên “The” sẽ là:
Vector đầu ra cho Token 1 = (Điểm chú ý với Token 1) * Vector giá trị cho Token 2
+ (Điểm chú ý với Token 3) * Vectơ giá trị cho Token 3
+ (Điểm chú ý với Token 4) * Vectơ giá trị cho Token 4
+ (Điểm chú ý với Token 5) * Vectơ giá trị cho Token 5
+ (Điểm chú ý với Token 6) * Vectơ giá trị cho 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]
Do tự chú ý, mô hình dựa trên máy biến áp có thể chọn tham gia vào các phần khác nhau của trình tự đầu vào khi tạo trình tự đầu ra.
Các ứng dụng nhiều hơn bạn nghĩ
Do khả năng thích ứng và khả năng xử lý nhiều loại tác vụ NLP, chẳng hạn như dịch máy, phân tích tình cảm, tóm tắt văn bản, v.v., máy biến áp AI đã trở nên phổ biến trong những năm gần đây.
Máy biến áp AI đã được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm nhận dạng hình ảnh, hệ thống đề xuất và thậm chí khám phá thuốc, bên cạnh các ứng dụng dựa trên ngôn ngữ cổ điển.
Máy biến áp AI có công dụng gần như vô hạn vì chúng có thể được điều chỉnh cho phù hợp với nhiều lĩnh vực và loại dữ liệu có vấn đề. Máy biến áp AI, với khả năng phân tích các chuỗi dữ liệu phức tạp và nắm bắt các mối quan hệ lâu dài, sẽ trở thành một yếu tố thúc đẩy quan trọng trong việc phát triển các ứng dụng AI trong những năm tới.
So sánh với các kiến trúc mạng nơ-ron khác
Vì chúng có thể phân tích các chuỗi đầu vào và nắm bắt các mối quan hệ tầm xa trong văn bản, các máy biến áp AI đặc biệt phù hợp để xử lý ngôn ngữ tự nhiên khi so sánh với các ứng dụng mạng thần kinh khác.
Mặt khác, một số kiến trúc mạng thần kinh, chẳng hạn như mạng thần kinh tích chập (CNN) và mạng thần kinh tái phát (RNN), phù hợp hơn với các tác vụ liên quan đến xử lý đầu vào có cấu trúc, chẳng hạn như ảnh hoặc dữ liệu chuỗi thời gian.
Tương lai tươi sáng
Tương lai của máy biến áp AI có vẻ tươi sáng. Một lĩnh vực của nghiên cứu đang diễn ra là phát triển các mô hình ngày càng mạnh hơn có khả năng xử lý các tác vụ ngày càng phức tạp.
Ngoài ra, các nỗ lực đang được thực hiện để kết nối máy biến áp AI với các công nghệ AI khác, chẳng hạn như học tăng cường, để cung cấp khả năng ra quyết định cao cấp hơn.
Mọi ngành công nghiệp đều đang cố gắng sử dụng tiềm năng của AI để thúc đẩy sự đổi mới và đạt được lợi thế cạnh tranh. Vì vậy, máy biến áp AI có khả năng được tích hợp dần dần vào nhiều ứng dụng khác nhau, bao gồm chăm sóc sức khỏe, tài chính và các ứng dụng khác.
Với những cải tiến liên tục trong công nghệ biến thế AI và tiềm năng của những công cụ AI mạnh mẽ này để cách mạng hóa cách con người xử lý và lĩnh hội ngôn ngữ, tương lai có vẻ tươi sáng.
Bình luận