ТЕРМИНОЛОГИЯ ИИ 101: Трансформаторные сети

Генерация искусственного интеллекта

Четверг, 01 июня 2023 г.,

3 мин Чтение

Трансформаторные сети стали новаторской технологией в области искусственного интеллекта, в частности в обработке естественного языка (НЛП). Разработано Васвани и др. В 2017 году сети-трансформеры произвели революцию в различных приложениях, включая машинный перевод, чат-боты, анализ настроений и многое другое. В этой статье рассматриваются основы трансформаторных сетей, их архитектура и их преобразующее влияние на сферу искусственного интеллекта.

Традиционные модели НЛП изо всех сил пытались уловить долгосрочные зависимости и контекстуальные отношения в языке из-за их последовательного характера. Архитектура преобразователя представила новый механизм внимания, который позволяет моделям сосредотачиваться на соответствующих словах или фразах во время обработки входных данных. В отличие от рекуррентных нейронных сетей (RNN) или сверточных нейронных сетей (CNN), сети-трансформеры не полагаются на последовательную обработку, что обеспечивает распараллеливание и более быстрое обучение.

Основная идея трансформаторных сетей — внимание к себе. Входная последовательность кодируется с использованием механизмов самообслуживания, которые определяют важность каждого слова по отношению к другим. Это позволяет модели фиксировать зависимости и отношения между словами, независимо от их положения в последовательности. Механизм внимания вычисляет веса для каждого слова, и взвешенная сумма входных векторов дает окончательное представление.

Архитектура преобразователя состоит из кодера и декодера. Кодер обрабатывает входную последовательность, а декодер генерирует выходную последовательность. Несколько слоев нейронных сетей самообслуживания и прямой связи составляют архитектуру преобразователя, позволяющую ему изучать сложные шаблоны и представления.

Трансформаторные сети изменили ландшафт НЛП, обеспечивая современную производительность при решении различных задач. Например, модель на основе трансформатора, известная как «BERT» (представления двунаправленного кодировщика от трансформаторов), достигла замечательных результатов в таких задачах, как ответы на вопросы, распознавание именованных объектов и классификация текста.

Универсальность трансформаторных сетей выходит за рамки НЛП. Они успешно применяются для задач компьютерного зрения, таких как классификация изображений, обнаружение объектов и создание подписей к изображениям. Используя механизмы самообслуживания, преобразователи могут фиксировать глобальные зависимости в изображениях, обеспечивая более точное и контекстуальное понимание.

Хотя трансформаторные сети произвели революцию в НЛП и искусственном интеллекте, проблемы остаются. Вычислительная сложность самообслуживания делает обучение крупномасштабных моделей трансформаторов ресурсоемким. Исследователи изучают такие методы, как обрезка, квантование и дистилляция знаний, чтобы решить эти проблемы и сделать преобразователи более доступными.

Будущее трансформаторных сетей многообещающе. Текущие исследования направлены на разработку эффективных архитектур, таких как легкие и редкие трансформаторы, для обеспечения возможности развертывания на устройствах с ограниченными ресурсами. Кроме того, сочетание преобразователей с другими методами, такими как обучение с подкреплением и обучение без учителя, открывает новые возможности для повышения производительности и обобщения.

Трансформаторные сети значительно продвинули область ИИ, особенно в НЛП. Их способность улавливать контекстуальные отношения и зависимости в языке изменила машинный перевод, анализ настроений и другие задачи, связанные с языком. Поскольку исследователи продолжают совершенствовать архитектуру трансформаторов и решать проблемы, мы можем ожидать еще более интересных разработок и применений в будущем. Сети-трансформеры, несомненно, оставили неизгладимый след в развитии искусственного интеллекта, наделив машины способностью понимать и генерировать человеческий язык, и в ближайшие годы их влияние будет расти.

Трансформаторные Сети

Обработка естественного языка (НЛП)

Приложения искусственного интеллекта