今天,我们正在见证自然语言处理领域的一场革命。 而且,可以肯定的是,没有人工智能就没有未来。 我们已经在使用各种人工智能“助手”。
聊天机器人是我们案例中最好的例子。 它们代表了通信的新时代。 但是,是什么让他们如此特别?
当前的聊天机器人可以像人类专家一样精确和详细地理解和回答自然语言查询。 了解进入该过程的机制是令人兴奋的。
系好安全带,让我们探索其背后的技术。
深入研究技术
AI 变形金刚是该领域的主要关键词。 他们就像 神经网络 彻底改变了自然语言处理。 实际上,AI 转换器和神经网络之间有相当多的设计相似之处。
两者都由几层处理单元组成,这些处理单元执行一系列计算以将输入数据转换为预测作为输出。 在本文中,我们将了解 AI 变形金刚的力量以及它们如何改变我们周围的世界。
自然语言处理的潜力
让我们从基础开始。 我们几乎到处都能听到。 但是,自然语言处理到底是什么?
它是一段 人工智能 专注于通过使用自然语言实现人机交互。 目标是让计算机以有意义和真实的方式感知、解释和产生人类语言。
语音识别、语言翻译、 情绪分析和文本摘要都是 NLP 应用的例子。 另一方面,传统的 NLP 模型一直难以掌握短语中单词之间的复杂联系。 这使得许多 NLP 任务无法实现高精度。
这是 AI 变形金刚进入画面的时候。 通过自注意力过程,转换器可以记录短语中单词之间的长期依赖关系和链接。 此方法使模型能够选择关注输入序列的各个部分。 因此,它可以理解短语中每个单词的上下文和含义。
变形金刚模型到底是什么
AI 变压器是 深入学习 理解和处理各种类型信息的架构。 它擅长确定多位信息如何相互关联,例如短语中的不同单词如何链接或图像的不同部分如何组合在一起。
它的工作原理是将信息分解成小块,然后同时查看所有这些组件。 就好像许多小机器人正在合作理解数据。 接下来,一旦它知道了一切,它就会重新组装所有组件以提供响应或输出。
AI 变形金刚非常有价值。 他们可以掌握各种信息之间的上下文和长期联系。 这对于语言翻译、摘要和问答等任务至关重要。 所以,他们是 AI 可以完成的许多有趣事情背后的大脑!
注意力就是你所需要的
副标题“Attention is All You Need”指的是 2017 年提出 transformer 模型的出版物。 它彻底改变了自然语言处理 (NLP) 学科。
这项研究的作者表示,transformer 模型的自注意力机制足够强大,可以承担传统循环和 卷积神经网络 用于 NLP 任务。
Self-Attention到底是什么?
它是一种允许模型在生成预测时专注于各种输入序列片段的方法。
换句话说,self-attention 使模型能够为每个元素计算一组与所有其他组件相关的注意力分数,从而使模型能够平衡每个输入元素的重要性。
在基于转换器的方法中,自注意力的操作如下:
输入序列首先嵌入到一系列向量中,每个向量对应一个序列成员。
对于序列中的每个元素,模型创建三组向量:查询向量、键向量和值向量。
将查询向量与所有关键向量进行比较,并使用点积计算相似度。
使用 softmax 函数对得到的注意力分数进行归一化,该函数生成一组权重,指示序列中每个部分的相对重要性。
为了创建最终的输出表示,将值向量乘以注意力权重并求和。
基于 Transformer 的模型使用自注意力,可以在不依赖固定长度上下文窗口的情况下成功捕获输入序列中的远程关系,这使得它们对自然语言处理应用程序特别有用。
例如:
假设我们有一个包含六个标记的输入序列:“猫坐在垫子上。” 每个token都可以表示为一个向量,输入序列如下所示:
接下来,对于每个标记,我们将构建三组向量:查询向量、键向量和值向量。 嵌入的标记向量乘以三个学习的权重矩阵以产生这些向量。
例如,对于第一个标记“The”,查询、键和值向量将是:
查询向量:[0.4, -0.2, 0.1]
关键向量:[0.2, 0.1, 0.5]
值向量:[0.1, 0.2, 0.3]
输入序列中每对标记之间的注意力分数由自注意力机制计算。 例如,标记 1 和标记 2“The”之间的注意力分数将计算为它们的查询和关键向量的点积:
Attention score = dot_product(Token 1的Query vector, Token 2的Key vector)
= (0.4 * 0.8) + (-0.2 * 0.2) + (0.1 * 0.1)
= 0.31
这些注意力分数显示了序列中每个标记与其他标记的相对相关性。
最后,对于每个标记,输出表示是通过对值向量进行加权和来创建的,权重由注意力分数决定。 例如,第一个标记“The”的输出表示将是:
标记 1 的输出向量 =(标记 1 的注意力得分)* 标记 2 的值向量
+(令牌 3 的注意力得分)* 令牌 3 的值向量
+(令牌 4 的注意力得分)* 令牌 4 的值向量
+(令牌 5 的注意力得分)* 令牌 5 的值向量
+(令牌 6 的注意力得分)* 令牌 6 的值向量
= (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]
作为自我关注的结果,基于转换器的模型可以在创建输出序列时选择关注输入序列的不同部分。
应用程序比你想象的更多
由于其适应性和处理各种 NLP 任务的能力,例如机器翻译、情感分析、文本摘要等,AI 转换器近年来越来越受欢迎。
除了经典的基于语言的应用程序之外,AI Transformer 还被用于各种领域,包括图片识别、推荐系统,甚至药物发现。
AI 转换器几乎具有无限用途,因为它们可以针对众多问题领域和数据类型进行定制。 人工智能转换器具有分析复杂数据序列和捕获长期关系的能力,将成为未来几年人工智能应用程序发展的重要驱动因素。
与其他神经网络架构的比较
由于它们可以分析输入序列并掌握文本中的远程关系,因此与其他神经网络应用程序相比,AI 转换器特别适合自然语言处理。
另一方面,一些神经网络架构,例如卷积神经网络 (CNN) 和递归神经网络 (RNN),更适合涉及处理结构化输入的任务,例如图片或时间序列数据。
未来一片光明
人工智能变形金刚的未来似乎一片光明。 正在进行的研究的一个领域是开发能够处理日益复杂的任务的越来越强大的模型。
此外,正在尝试将 AI 转换器与其他 AI 技术连接起来,例如 强化学习,提供更高级的决策能力。
每个行业都在尝试利用人工智能的潜力来推动创新并获得竞争优势。 因此,AI 转换器很可能会逐步融入各种应用程序,包括医疗保健、金融等。
随着 AI 转换器技术的不断改进以及这些强大的 AI 工具有可能彻底改变人类处理和理解语言的方式,未来似乎一片光明。
发表评论