Въведение

Забележка: „Определено нямам предвид филма „Трансформърс!“ тук :-)

В сферата на съвременните технологии изкуственият интелект (AI) заема централно място. Една революционна концепция, която се появи през последните години, е трансформаторът. Трансформаторите са тип архитектура за задълбочено обучение, която е имала дълбоко въздействие върху областите на обработка на естествен език (NLP), компютърно зрение и др.

В тази статия ще изследваме света на трансформаторите, от техния произход и функционалности до широко разпространените им приложения в съвременния AI пейзаж.

Какво представляват Трансформърс?

Трансформаторите са вид невронна мрежа, представена за първи път през 2017 от Vaswani et al. в тяхната статия „Вниманието е всичко, от което се нуждаете.“ Трансформаторите се отличават от другите невронни мрежи по използването на самовнимание. Самовниманието позволява на трансформаторите да научат дългосрочни зависимости в данните, което е от съществено значение за задачи като обработка на естествен език и машинен превод.

Transformer Architecture:

Как работят Трансформърс?

Трансформаторите работят, като първо кодират входните данни в поредица от вектори. След това тези вектори преминават през серия от слоеве на самовнимание. Всеки слой за самовнимание позволява на трансформатора да научи връзките между различните части на входните данни. Изходът от слоевете за самовнимание след това преминава през слой декодер, който генерира изходните данни.

В основата на модела Transformer лежи механизмът за внимание с няколко глави. Този механизъм контекстуализира всеки входен токен с други немаскирани входни токени, позволявайки на модела да разбере връзките между думите и фразите в изречението. Това позволява на Transformer да превъзхожда задачи като езиков превод, анализ на настроението, генериране на текст и др.

Забележка:Обяснено е подробно за Кодерите и Декодерите („Автокодери, глава-12“) в моята книга “ Основни положения на Deep Learning и AI” “https://www.amazon.in/Essentials-Deep-Learning-Unsupervised-Autoencoders/dp/9391030351”

Какви са предимствата на Transformers?

Трансформаторите имат няколко предимства пред другите архитектури на невронни мрежи. Първо, трансформаторите са в състояние да научат дългосрочни зависимости в данните. Това е от съществено значение за задачи като обработка на естествен език, където е важно да се разбере контекстът на дума или фраза. Второ, трансформаторите могат да се мащабират до много големи набори от данни. Това ги прави идеални за задачи, които изискват обработка на големи количества данни, като машинен превод.

Какви са приложенията на Transformers?

Трансформаторите имат широк спектър от приложения в областта на ИИ. Някои от най-често срещаните приложения на трансформаторите включват:

  • Обработка на естествен език (NLP):Трансформаторите се използват за различни задачи за обработка на естествен език, като например класификация на текст, анализ на настроението и отговаряне на въпроси.
  • Машинен превод: Трансформаторите се използват за превод на текст от един език на друг (езиков превод).
  • Компютърно зрение:Трансформаторите се използват за задачи като класифициране на изображения и откриване на обекти.
  • Разпознаване на реч:Трансформаторите се използват за разпознаване на реч и преобразуването й в текст.

Моделът на трансформатора в машинното обучение и неговото значение:

Бързо напред към 21-ви век и терминът „Трансформър“ намери нов контекст в областта на машинното обучение. Въведена през 2017 г. чрез документа „Вниманието е всичко, от което се нуждаете“, архитектурата на Transformer се превърна в доминираща сила в задачите на НЛП. Той разчита в голяма степен на механизма на вниманието, като позволява паралелна обработка на входни последователности и значително намалява времето за обучение в сравнение с предишни повтарящи се невронни архитектури като LSTM.

Мрежи LSTM (Дългосрочна памет):Това е тип повтаряща се невронна мрежа (RNN), която е специално проектирана да научава дългосрочни зависимости в данните. RNN са вид невронна мрежа, която може да обработва последователни данни, като текст или реч. Въпреки това, RNN могат да имат трудности при изучаването на дългосрочни зависимости, тъй като градиентите, които използват, за да актуализират своите тегла, могат да станат много малки или дори да изчезнат при дълги последователности.

LSTM адресират този проблем, като използват специален тип клетка, която има три порта: входна врата, забравена врата и изходяща врата. Входният гейт контролира колко нова информация се добавя към паметта на клетката, забравящият гейт контролира колко стара информация се премахва от паметта на клетката, а изходният гейт контролира каква част от паметта на клетката се извежда.

Използвайки тези порти, LSTM могат да се научат да запомнят информация за дълги периоди от време, дори при наличие на шум или смущения. Това ги прави много подходящи за задачи като машинен превод, разпознаване на реч и обобщаване на текст.

Забележка: LSTM са обяснени в („LSTM, глава-11“) в моята книга „Основи на задълбоченото обучение и AI“ „https ://www.amazon.in/Essentials-Deep-Learning-Unsupervised-Autoencoders/dp/9391030351”

Приложения на трансформаторите:

Трансформърс отприщиха нова ера от възможности в ИИ. Най-съвременните езикови модели като GPT-3 и BERT, изградени върху архитектурата Transformerпоставиха нови стандарти в разбирането и генерирането на естествен език. Тези модели са намерили приложения във виртуални асистенти като Siri, Alexa и Google Home, осигурявайки по-човешки взаимодействия с потребителите. Приложенията на Transformers обаче надхвърлят НЛП. Те се използват и в компютърно зрение, аудио обработка и мултимодални задачи, демонстрирайки тяхната гъвкавост и потенциал за напредък в различни области.

Заключение

Трансформаторите са трансформиращ скок в машинното обучение, революционизирайки начина, по който компютрите обработват и разбират езика. Те са позволили най-съвременните резултати в широк спектър от приложения, от машинен превод до обобщаване на текст. Тъй като изследванията в Transformers продължават, можем да очакваме да видим още по-новаторски напредък в областта на AI, тъй като те продължават да преодоляват пропастта между човешкия език и машините.

Референтни връзки:

  1. https://arxiv.org/abs/1706.03762
  2. https://www.amazon.in/Essentials-Deep-Learning-Unsupervised-Autoencoders-ebook/dp/B09MK462W8/ref=tmm_kin_swatch_0?_encoding=UTF8&qid=&sr=
  3. https://drive.google.com/drive/folders/1JLdm2u3Hq3u5jdgfrayjZSogm3BQ2eSX
  4. https://machinelearningmastery.com/the-transformer-model/
  5. https://en.wikipedia.org/wiki/Long_short-term_memory#:~:text=Long%20short%2Dterm%20memory%20(LSTM и%20other%20sequence%20learning%20methods.
  6. https://towardsdatascience.com/applied-deep-learning-part-3-autoencoders-1c083af4d798

Забележка: Получих помощ от ChatGPT при разработването на тази статия и по-късно прецизирана от Bard и с моя последен задълбочен преглед и прозрения.