今天,我們正在見證自然語言處理領域的一場革命。 而且,可以肯定的是,沒有人工智能就沒有未來。 我們已經在使用各種人工智能“助手”。
聊天機器人是我們案例中最好的例子。 它們代表了通信的新時代。 但是,是什麼讓他們如此特別?
當前的聊天機器人可以像人類專家一樣精確和詳細地理解和回答自然語言查詢。 了解進入該過程的機制是令人興奮的。
係好安全帶,讓我們探索其背後的技術。
深入研究技術
AI 變形金剛是該領域的主要關鍵詞。 他們就像 神經網絡 徹底改變了自然語言處理。 實際上,AI 轉換器和神經網絡之間有相當多的設計相似之處。
兩者都由幾層處理單元組成,這些處理單元執行一系列計算以將輸入數據轉換為預測作為輸出。 在本文中,我們將了解 AI 變形金剛的力量以及它們如何改變我們周圍的世界。
自然語言處理的潛力
讓我們從基礎開始。 我們幾乎到處都能聽到。 但是,自然語言處理到底是什麼?
它是一段 人工智能 專注於通過使用自然語言實現人機交互。 目標是讓計算機以有意義和真實的方式感知、解釋和產生人類語言。
語音識別、語言翻譯、 情感分析和文本摘要都是 NLP 應用的例子。 另一方面,傳統的 NLP 模型一直難以掌握短語中單詞之間的複雜聯繫。 這使得許多 NLP 任務無法實現高精度。
這是 AI 變形金剛進入畫面的時候。 通過自註意力過程,轉換器可以記錄短語中單詞之間的長期依賴關係和鏈接。 此方法使模型能夠選擇關注輸入序列的各個部分。 因此,它可以理解短語中每個單詞的上下文和含義。
變形金剛模型到底是什麼
AI 變壓器是 深入學習 理解和處理各種類型信息的架構。 它擅長確定多位信息如何相互關聯,例如短語中的不同單詞如何鏈接或圖像的不同部分如何組合在一起。
它的工作原理是將信息分解成小塊,然後同時查看所有這些組件。 就好像許多小機器人正在合作理解數據。 接下來,一旦它知道了一切,它就會重新組裝所有組件以提供響應或輸出。
AI 變形金剛非常有價值。 他們可以掌握各種信息之間的上下文和長期聯繫。 這對於語言翻譯、摘要和問答等任務至關重要。 所以,他們是 AI 可以完成的許多有趣事情背後的大腦!
注意力就是你所需要的
副標題“Attention is All You Need”指的是 2017 年提出 transformer 模型的出版物。 它徹底改變了自然語言處理 (NLP) 學科。
這項研究的作者表示,transformer 模型的自註意力機制足夠強大,可以承擔傳統循環和 卷積神經網絡 用於 NLP 任務。
Self-Attention到底是什麼?
它是一種允許模型在生成預測時專注於各種輸入序列片段的方法。
換句話說,self-attention 使模型能夠為每個元素計算一組與所有其他組件相關的注意力分數,從而使模型能夠平衡每個輸入元素的重要性。
在基於轉換器的方法中,自註意力的操作如下:
輸入序列首先嵌入到一系列向量中,每個向量對應一個序列成員。
對於序列中的每個元素,模型創建三組向量:查詢向量、鍵向量和值向量。
將查詢向量與所有關鍵向量進行比較,並使用點積計算相似度。
使用 softmax 函數對得到的注意力分數進行歸一化,該函數生成一組權重,指示序列中每個片段的相對重要性。
為了創建最終的輸出表示,將值向量乘以注意力權重並求和。
基於 Transformer 的模型使用自註意力,可以在不依賴固定長度上下文窗口的情況下成功捕獲輸入序列中的遠程關係,這使得它們對自然語言處理應用程序特別有用。
例
假設我們有一個包含六個標記的輸入序列:“貓坐在墊子上。” 每個token都可以表示為一個向量,輸入序列如下所示:
接下來,對於每個標記,我們將構建三組向量:查詢向量、鍵向量和值向量。 嵌入的標記向量乘以三個學習的權重矩陣以產生這些向量。
例如,對於第一個標記“The”,查詢、鍵和值向量將是:
查詢向量:[0.4, -0.2, 0.1]
關鍵向量:[0.2, 0.1, 0.5]
值向量:[0.1, 0.2, 0.3]
輸入序列中每對標記之間的注意力分數由自註意力機制計算。 例如,標記 1 和標記 2“The”之間的注意力分數將計算為它們的查詢和關鍵向量的點積:
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
這些注意力分數顯示了序列中每個標記與其他標記的相對相關性。
最後,對於每個標記,輸出表示是通過對值向量進行加權和來創建的,權重由注意力分數決定。 例如,第一個標記“The”的輸出表示將是:
標記 1 的輸出向量 =(標記 1 的注意力得分)* 標記 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]
作為自我關注的結果,基於轉換器的模型可以在創建輸出序列時選擇關注輸入序列的不同部分。
應用程序比你想像的更多
由於其適應性和處理各種 NLP 任務的能力,例如機器翻譯、情感分析、文本摘要等,AI 轉換器近年來越來越受歡迎。
除了經典的基於語言的應用程序之外,AI Transformer 還被用於各種領域,包括圖片識別、推薦系統,甚至藥物發現。
AI 轉換器幾乎具有無限用途,因為它們可以針對眾多問題領域和數據類型進行定制。 人工智能轉換器具有分析複雜數據序列和捕獲長期關係的能力,將成為未來幾年人工智能應用程序發展的重要驅動因素。
與其他神經網絡架構的比較
由於它們可以分析輸入序列並掌握文本中的遠程關係,因此與其他神經網絡應用程序相比,AI 轉換器特別適合自然語言處理。
另一方面,一些神經網絡架構,例如卷積神經網絡 (CNN) 和遞歸神經網絡 (RNN),更適合涉及處理結構化輸入的任務,例如圖片或時間序列數據。
未來一片光明
人工智能變形金剛的未來似乎一片光明。 正在進行的研究的一個領域是開發能夠處理日益複雜的任務的越來越強大的模型。
此外,正在嘗試將 AI 轉換器與其他 AI 技術連接起來,例如 強化學習,提供更高級的決策能力。
每個行業都在嘗試利用人工智能的潛力來推動創新並獲得競爭優勢。 因此,AI 轉換器很可能會逐步融入各種應用程序,包括醫療保健、金融等。
隨著 AI 轉換器技術的不斷改進以及這些強大的 AI 工具有可能徹底改變人類處理和理解語言的方式,未來似乎一片光明。
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