Узнайте о преимуществах моделей-трансформеров в ИИ

Модели-трансформеры радикально изменили архитектуру глубокого обучения. Кроме того, они подняли планку в области обработки естественного языка (NLP) и теперь производят фурор в различных секторах искусственного интеллекта.

В этой статье мы обсудим, что такое модели-трансформеры, как они работают, архитектуру нейронных сетей-трансформеров и почему они полезны.

Что такое модель трансформера?

Хотите знать, что такое модели-трансформеры в AI? Это нейронная сеть, которая помогает понимать последовательности, например порядок слов в предложении, фокусируясь на том, как разные части соотносятся друг с другом. Он использует метод, называемый вниманием или самовниманием, для обнаружения связей даже между отдаленными элементами.

Трансформеры, впервые представленные Google в 2017 году, теперь считаются инструментом, меняющим правила игры в области искусственного интеллекта. Исследователи из Стэнфорда даже назвали их «базовыми моделями» из-за их влияния и потенциала для трансформации достижений в области искусственного интеллекта.

Изучите GenAI всего за 16 недель! С помощью программы генеративного искусственного интеллекта Университета ПердьюПрограмма изучения

Что могут модели-трансформеры?

Модели-трансформеры могут многое. Они могут переводить текст и речь практически в реальном времени, делая собрания и классы более инклюзивными для разнообразной аудитории и аудитории с нарушениями слуха.

В исследованиях преобразующее машинное обучение помогает ученым лучше понимать последовательности генов в ДНК и аминокислоты в белках, что может ускорить разработку лекарств. Они также выявляют тенденции и аномалии, помогая предотвратить мошенничество, оптимизировать производство, улучшить здравоохранение и предоставить персонализированные онлайн-рекомендации. Фактически, каждый раз, когда вы выполняете поиск в Google или Microsoft Bing, вы используете модели-трансформеры.

Подготовьте свою карьеру к будущему, освоив генИИ с нашей программой специализации в области генеративного искусственного интеллектаИзучите программу

Трансформаторная архитектура

Нейронная сеть-трансформер славится своей эффективностью в таких задачах, как языковой перевод. Давайте разобьем его архитектуру на основные компоненты.

Кодировщик, который стоит первым в преобразователе, отвечает за преобразование входных токенов в интерпретируемые представления. Кодер записывает связи между токенами во входной последовательности, а не обрабатывает каждый токен отдельно. Этот метод помогает модели понять значение каждого слова по отношению к фразе в целом.

Кодер обычно многократно обрабатывает входные данные, используя шесть одинаковых слоев, наложенных друг на друга. Конечный результат, который направляет декодер на создание вывода, представляет собой набор векторов, которые представляют значение входной последовательности.

Представления кодера используются декодером для создания выходных последовательностей. Его структура аналогична структуре кодера, но более сложна, особенно из-за скрытого внимания к себе. Не позволяя модели предвидеть будущие токены, эта функция гарантирует, что прогнозы основаны исключительно на уже сформированных словах.

В декодер также включены нейронная сеть с прямой связью и многоуровневые уровни внимания, которые уточняют закодированные данные для обеспечения согласованного вывода. В конечном итоге декодер предсказывает последующее слово в последовательности шаг за шагом, создавая распределение вероятностей по словарю для каждого токена.

Механизм самообслуживания, который позволяет модели динамически определять значимость различных токенов, является важнейшим компонентом преобразователя. Этот подход определяет, какие слова наиболее значимы, оценивая рейтинги внимания среди всех токенов и группируя их в соответствии с их ассоциациями.

Благодаря этой процедуре кодировщик может создавать контекстные вложения, которые точно представляют значение каждого токена во фразе. За счет параллельного выполнения внимания к себе несколькими «головами» понимание модели улучшается, и она может улавливать различные аспекты входных данных.

Расширяя самовнимание, механизм внимания с несколькими головами позволяет модели одновременно сосредотачиваться на многих сегментах последовательности. После независимой обработки запросов, ключей и значений каждая головка генерирует ряд выходных векторов, которые впоследствии агрегируются и изменяются через линейный слой.

Это позволяет преобразователю улучшить представления, используемые кодером и декодером, путем извлечения различной контекстной информации из входных данных. Различные точки зрения каждой головы улучшают способность модели понимать сложные языковые модели.

Трансформаторы используют позиционное кодирование для предоставления информации о местоположении каждого токена в последовательности, поскольку, в отличие от RNN, им не хватает внутренней способности последовательной обработки. Чтобы помочь модели понять порядок токенов, эти кодировки добавляются к входным внедрениям.

Трансформаторы управляют предложениями разной длины, сохраняя при этом контекст размещения каждого слова в последовательности, генерируя уникальные позиционные векторы с помощью функций синуса и косинуса.

Освойте важные концепции, такие как GAN, VAE, оперативное проектирование и разработка приложений LLM, с помощью нашей новейшей программы специализации «Прикладной генеративный искусственный интеллект». Зарегистрируйтесь сегодня!

Преимущества моделей-трансформеров

Давайте рассмотрим преимущества моделей-трансформеров, которые существенно изменили обработку естественного языка (НЛП).

Такие модели, как RNN и LSTM, были нормой до разработки преобразователей, но у них был серьезный недостаток: они обрабатывали данные последовательно, по одному фрагменту за раз. Этот метод был трудоемким, особенно при работе с большими наборами данных.

С помощью своего механизма самовнимания Трансформеры смогли оценить всю последовательность сразу, изменив все. За счет оптимизации производительности графических процессоров и TPU эта функция, часто называемая операцией O(1), позволяет значительно ускорить обучение и логические выводы. Это действительно произвело революцию в обучении моделей.

Глубокое обучение Transformer также неплохо справляется с передачей долгосрочных зависимостей в языке. Поскольку традиционные модели, такие как RNN, зависели от скрытых состояний и часто теряли важный контекст, им было трудно устанавливать связи между словами, которые находились далеко друг от друга.

С другой стороны, трансформеры позволяют каждому слову в последовательности одновременно взаимодействовать с каждым другим словом. Этот метод улучшает понимание моделью взаимосвязей и контекста, что повышает ее эффективность в понимании сложных фраз и создании логического языка.

Для моделей-трансформеров масштабируемость является основным преимуществом. Чтобы добиться оптимальной производительности, они предназначены для управления сложными заданиями и большими наборами данных. Демонстрируя универсальность преобразователей, исследователи эффективно раздвинули границы, увеличив размеры моделей и объемы обучающих данных.

Популярность огромных языковых моделей, многие из которых были созданы с использованием оригинальной концепции Transformer, демонстрирует его масштабируемость. Различные приложения, от анализа настроений до создания текста, можно настроить с помощью нескольких моделей, некоторые из которых концентрируются только на одном блоке кодера, а другие — на обоих.

Трансформеры исключительно хорошо справляются с трансферным обучением — подходом, который доказал свою эффективность при создании моделей, специально подходящих для языковых проблем. Они подбирают полезные шаблоны и структуры, предварительно обучаясь на крупномасштабных наборах лингвистических данных.

Эти модели могут использовать свои предварительные знания для адаптации к определенным задачам, часто требуя для обучения менее размеченных данных. Это повышает производительность и ускоряет процесс разработки. Трансформаторы являются важным инструментом в наборе инструментов НЛП из-за их быстрой адаптации к различным задачам.

• Уменьшенная проблема исчезающего градиента

При обучении глубоких нейронных сетей иногда градиенты могут стать слишком маленькими, что затрудняет обучение модели. Это называется проблемой исчезающего градиента. Трансформеры помогают решить этот вопрос своим механизмом внимания. Это позволяет модели отслеживать важную информацию даже из удаленных частей ввода.

• интерпретируемый Представительства

Трансформеры выделяются тем, что их легче понять. Благодаря механизму внимания исследователи могут видеть, какие части входных данных играют решающую роль в предсказаниях модели. Например, в такой задаче, как определение настроений в обзоре, знание того, какие слова повлияли на решение, помогает внести ясность.

• Современное исполнение

Модели-трансформеры известны своей исключительной производительностью при решении различных языковых задач. Они неизменно превосходят старые модели в таких областях, как перевод, анализ настроений и обобщение. Популярные примеры, такие как BERT и GPT, показали впечатляющие результаты в соревнованиях и реальных приложениях. Их способность учиться на огромных объемах данных делает их мощными инструментами для решения сложных языковых задач.

Механизм внимания в Transformers позволяет модели сосредоточиться на разных словах или элементах предложения. В отличие от старых моделей, которые анализируют текст по частям, Transformers просматривают все предложение сразу. Это означает, что они могут лучше понимать, как слова соотносятся друг с другом. Например, при чтении предложения модель может распознать, что слово может менять значение в зависимости от контекста.

Ускорьте рост бизнеса с помощью опыта генеративного искусственного интеллектаС помощью программы GenAI Университета ПердьюПрограмма изучения

Заключение

В заключение отметим, что область обработки естественного языка претерпела существенные изменения в результате появления модели преобразователя. Благодаря своей особой конструкции языковая деятельность может осуществляться более умело, улучшая нашу способность усваивать и понимать контент.

Специализация Simplilearn в области прикладного искусственного интеллекта — хороший вариант, если вы хотите узнать больше об этой области. Из этого курса вы получите необходимые способности для правильного использования подходов генеративного ИИ. От понимания фундаментальных идей до более сложных тем — вы получите полное представление о прикладном генеративном искусственном интеллекте.

Кроме того, вы также можете изучить наши ведущие программы по GenAI и освоить некоторые из наиболее востребованных навыков, включая генеративный искусственный интеллект, быстрое проектирование и GPT. Зарегистрируйтесь и будьте впереди в мире искусственного интеллекта!

Часто задаваемые вопросы

1. Почему используется модель-трансформер?

Трансформаторы широко используются в организациях для таких приложений, как анализ последовательности белков, машинный перевод и распознавание речи. Они идеально подходят для различных приложений обработки естественного языка благодаря своей способности управлять долгосрочными связями и анализировать полные последовательности одновременно, что приводит к более точным и эффективным результатам.

2. В чем разница между трансформаторами и RNN/LSTM?

Основное различие заключается в порядке обработки. Трансформаторы позволяют каждому слову в кодере следовать по собственному маршруту, тогда как RNN обрабатывают одно слово за раз. Возможность параллельной обработки повышает производительность и более точно фиксирует контекстуальные связи, что приводит к повышению производительности при выполнении ряда задач.

3. Какие популярные модели на базе трансформатора?

Хорошо известные модели на основе трансформаторов включают GPT-3, который хорошо известен своими навыками генерации текста, и BERT, который превосходно распознает контекст. Другими заслуживающими внимания моделями являются T5, которая может выполнять несколько задач НЛП, преобразуя их в текстовый формат, и RoBERTa, которая предназначена для максимизации производительности BERT.

4. Почему модели-трансформеры важны для НЛП?

Благодаря своей исключительной способности улавливать дальние связи между словами, преобразователи необходимы для обработки естественного языка. Эта способность делает их более успешными в таких задачах, как обобщение текста, ответы на вопросы и машинный перевод, что делает их сильными инструментами для лучшего понимания и создания человеческого языка.