From Neural Networks to Transformers: The Evolution of Machine Learning - DATAVERSITY

Από τα νευρωνικά δίκτυα στους μετασχηματιστές: Η εξέλιξη της μηχανικής μάθησης – ΔΙΑΒΟΛΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ

Χρονική σήμανση: 29 Ιανουαρίου 2024 3:35 π.μ.
Κόμβος πηγής: 3088291

Τα βασικά μοντέλα όπως τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα (LLM) είναι ένα τεράστιο και εξελισσόμενο θέμα, αλλά πώς φτάσαμε εδώ; Για να φτάσουμε στα LLM, υπάρχουν πολλά επίπεδα που πρέπει να ξεκολλήσουμε ξεκινώντας από το γενικό θέμα της τεχνητής νοημοσύνης και της μηχανικής μάθησης. Η μηχανική μάθηση είναι εντός της τεχνητής νοημοσύνης και είναι απλώς η διαδικασία διδασκαλίας των υπολογιστών για να μαθαίνουν και να λαμβάνουν αποφάσεις βάσει δεδομένων.

Στον πυρήνα του βρίσκονται διάφορες αρχιτεκτονικές ή μέθοδοι, καθεμία με μοναδικές προσεγγίσεις για την επεξεργασία και τη μάθηση από δεδομένα. Αυτά περιλαμβάνουν νευρωνικά δίκτυα, που μιμούνται τη δομή του ανθρώπινου εγκεφάλου, δέντρα αποφάσεων που λαμβάνουν αποφάσεις με βάση ένα σύνολο κανόνων και υποστηρίζουν διανυσματικές μηχανές που ταξινομούν δεδομένα βρίσκοντας την καλύτερη διαχωριστική γραμμή ή περιθώριο.

Η βαθιά μάθηση είναι α υποσύνολο της μηχανικής μάθησης που οδηγεί αυτές τις έννοιες περαιτέρω. Χρησιμοποιεί πολύπλοκες δομές γνωστές ως βαθιά νευρωνικά δίκτυα, που αποτελούνται από πολλά στρώματα διασυνδεδεμένων κόμβων ή νευρώνων. Αυτά τα επίπεδα επιτρέπουν στο μοντέλο να μαθαίνει από τεράστιες ποσότητες δεδομένων, καθιστώντας τη βαθιά εκμάθηση ιδιαίτερα αποτελεσματική για εργασίες όπως η αναγνώριση εικόνας και ομιλίας.

Εξέλιξη στη βαθιά μάθηση

Η βαθιά μάθηση αντιπροσωπεύει μια σημαντική αλλαγή από την παραδοσιακή μηχανική μάθηση. Η παραδοσιακή μηχανική εκμάθηση περιλαμβάνει την τροφοδοσία των επιλεγμένων χαρακτηριστικών του μηχανήματος, ενώ οι αλγόριθμοι βαθιάς εκμάθησης μαθαίνουν αυτές τις δυνατότητες απευθείας από τα δεδομένα, οδηγώντας σε πιο στιβαρά και περίπλοκα μοντέλα. Η αύξηση της υπολογιστικής ισχύος και της διαθεσιμότητας δεδομένων τροφοδότησε αυτή τη μετατόπιση, επιτρέποντας την εκπαίδευση σε βαθιά νευρωνικά δίκτυα. Οι εταιρείες μπορούν να πειραματιστούν με τη βαθιά μάθηση χάρη σε παρόχους cloud όπως το Amazon Web Services (AWS), το οποίο προσφέρει ουσιαστικά απεριόριστο υπολογισμό και αποθήκευση για τους πελάτες του.

Επιστροφή στη βαθιά μάθηση: Τα βαθιά νευρωνικά δίκτυα είναι ουσιαστικά στοίβες επιπέδων, όπου το καθένα μαθαίνει διαφορετικές πτυχές των δεδομένων. Όσο περισσότερα επίπεδα υπάρχουν, τόσο βαθύτερο είναι το δίκτυο, εξ ου και ο όρος «βαθιά μάθηση». Αυτά τα δίκτυα μπορούν να μάθουν περίπλοκα μοτίβα σε μεγάλα σύνολα δεδομένων, καθιστώντας τα εξαιρετικά αποτελεσματικά για πολύπλοκες εργασίες όπως η επεξεργασία φυσικής γλώσσας και η όραση υπολογιστή.

Νευρωνικά δίκτυα

Όσον αφορά τα βασικά των νευρωνικών δικτύων, είναι εμπνευσμένα από τον ανθρώπινο εγκέφαλο και αποτελούνται από νευρώνες ή κόμβους που συνδέονται σε μια δομή που μοιάζει με ιστό. Κάθε νευρώνας επεξεργάζεται τα δεδομένα εισόδου, στη συνέχεια εφαρμόζει έναν μετασχηματισμό και τελικά περνά την έξοδο στο επόμενο επίπεδο. Οι συναρτήσεις ενεργοποίησης μέσα σε αυτούς τους νευρώνες βοηθούν το δίκτυο να μάθει πολύπλοκα μοτίβα εισάγοντας μη γραμμικότητες στο μοντέλο.

Ένα τυπικό νευρωνικό δίκτυο περιλαμβάνει τρεις τύπους επιπέδων: είσοδο, κρυφό και έξοδο. Το επίπεδο εισόδου λαμβάνει τα δεδομένα, τα κρυφά στρώματα τα επεξεργάζονται και το επίπεδο εξόδου παράγει το τελικό αποτέλεσμα. Τα κρυφά επίπεδα, συχνά πολυάριθμα στη βαθιά μάθηση, είναι εκεί όπου λαμβάνει χώρα το μεγαλύτερο μέρος του υπολογισμού, επιτρέποντας στο δίκτυο να μάθει από χαρακτηριστικά δεδομένων.

Από RNN σε LSTM

Τα επαναλαμβανόμενα νευρωνικά δίκτυα (RNN) είναι μια μεγάλη μέθοδος στην παραδοσιακή μηχανική μάθηση και αναπτύχθηκαν για να χειρίζονται διαδοχικά δεδομένα, όπως προτάσεις σε κείμενο ή χρονοσειρές. Τα RNN επεξεργάζονται δεδομένα διαδοχικά, διατηρώντας μια εσωτερική μνήμη προηγούμενων εισόδων για να επηρεάσουν τις μελλοντικές εξόδους. Ωστόσο, παλεύουν με εξαρτήσεις μεγάλης εμβέλειας λόγω του προβλήματος της κλίσης που εξαφανίζεται, όπου η επίδραση των αρχικών εισόδων μειώνεται σε μεγάλες ακολουθίες.

Τα δίκτυα μακράς βραχυπρόθεσμης μνήμης (LSTM) αντιμετωπίζουν αυτόν τον περιορισμό. Τα LSTM, ένας προηγμένος τύπος RNN, έχουν μια πιο περίπλοκη δομή που περιλαμβάνει πύλες για τη ρύθμιση της ροής πληροφοριών. Αυτές οι πύλες βοηθούν τα LSTM να διατηρούν σημαντικές πληροφορίες για μεγάλες ακολουθίες, καθιστώντας τα πιο αποτελεσματικά για εργασίες όπως η μοντελοποίηση γλώσσας και η δημιουργία κειμένου.

Εισαγωγή στους μετασχηματιστές

Εισαγάγετε την αρχιτεκτονική του μετασχηματιστή. Οι μετασχηματιστές σηματοδοτούν μια σημαντική πρόοδο στον χειρισμό διαδοχικών δεδομένων, ξεπερνώντας τα RNN και τα LSTM σε πολλές εργασίες. Εισήχθη στο χαρτί ορόσημο Οι μετασχηματιστές «Το Attention Is All You Need», φέρνουν επανάσταση στον τρόπο με τον οποίο τα μοντέλα επεξεργάζονται τις ακολουθίες, χρησιμοποιώντας έναν μηχανισμό που ονομάζεται αυτοπροσοχή για να σταθμίσει τη σημασία διαφορετικών τμημάτων των δεδομένων εισόδου.

Σε αντίθεση με τα RNN και τα LSTM, τα οποία επεξεργάζονται δεδομένα διαδοχικά, οι μετασχηματιστές επεξεργάζονται ολόκληρες αλληλουχίες ταυτόχρονα. Αυτή η παράλληλη επεξεργασία τους καθιστά όχι μόνο αποτελεσματικούς αλλά και ικανούς στην καταγραφή σύνθετων σχέσεων στα δεδομένα, έναν κρίσιμο παράγοντα σε εργασίες όπως η μετάφραση και η περίληψη γλώσσας.

Βασικά εξαρτήματα των μετασχηματιστών

Η αρχιτεκτονική του μετασχηματιστή βασίζεται σε δύο βασικά στοιχεία: την αυτοπροσοχή και την κωδικοποίηση θέσης. Η αυτοπροσοχή επιτρέπει στο μοντέλο να εστιάζει σε διαφορετικά μέρη της ακολουθίας εισόδου, καθορίζοντας πόση εστίαση θα δώσει σε κάθε μέρος κατά την επεξεργασία μιας συγκεκριμένης λέξης ή στοιχείου. Αυτός ο μηχανισμός επιτρέπει στο μοντέλο να κατανοήσει το πλαίσιο και τις σχέσεις μέσα στα δεδομένα.

Η κωδικοποίηση θέσης είναι μια άλλη κρίσιμη πτυχή, που δίνει στο μοντέλο μια αίσθηση της σειράς των λέξεων ή των στοιχείων στην ακολουθία. Σε αντίθεση με τα RNN, οι μετασχηματιστές δεν επεξεργάζονται δεδομένα με τη σειρά, επομένως αυτή η κωδικοποίηση είναι απαραίτητη για τη διατήρηση του περιβάλλοντος της ακολουθίας. Η αρχιτεκτονική χωρίζεται επίσης σε μπλοκ κωδικοποιητή και αποκωδικοποιητή, καθένα από τα οποία εκτελεί συγκεκριμένες λειτουργίες κατά την επεξεργασία της εισόδου και τη δημιουργία εξόδου.

Πλεονεκτήματα της Αρχιτεκτονικής Transformer

Οι μετασχηματιστές προσφέρουν πολλά πλεονεκτήματα σε σχέση με τα προηγούμενα μοντέλα επεξεργασίας ακολουθίας. Η ικανότητά τους να επεξεργάζονται ολόκληρες ακολουθίες παράλληλα επιταχύνει σημαντικά την εκπαίδευση και τα συμπεράσματα. Αυτός ο παραλληλισμός, σε συνδυασμό με την αυτοπροσοχή, επιτρέπει στους μετασχηματιστές να χειρίζονται πιο αποτελεσματικά τις εξαρτήσεις μεγάλης εμβέλειας, καταγράφοντας σχέσεις σε δεδομένα που καλύπτουν μεγάλα κενά στην ακολουθία.

Μαζί με αυτό, οι μετασχηματιστές κλιμακώνονται εξαιρετικά καλά με δεδομένα και υπολογιστικούς πόρους, γι' αυτό και έπαιξαν κεντρικό ρόλο στην ανάπτυξη μεγάλων μοντέλων γλώσσας. Η αποτελεσματικότητά τους και η αποτελεσματικότητά τους σε διάφορες εργασίες τα έχουν κάνει δημοφιλή επιλογή στην κοινότητα μηχανικής μάθησης, ιδιαίτερα για πολύπλοκες εργασίες NLP.

Μετασχηματιστές σε μεγάλα μοντέλα γλωσσών μηχανικής εκμάθησης

Οι μετασχηματιστές αποτελούν τη ραχοκοκαλιά πολλών μεγάλων γλωσσικών μοντέλων όπως το GPT (Generative Pretrained Transformer) και το BERT (Αμφίδρομες Αναπαραστάσεις Κωδικοποιητή από τους Transformers). Το GPT, για παράδειγμα, διαπρέπει στη δημιουργία κειμένου που μοιάζει με άνθρωπο, μαθαίνοντας από τεράστιες ποσότητες δεδομένων για την παραγωγή συνεκτικής και συναφούς γλώσσας. Το BERT, από την άλλη πλευρά, εστιάζει στην κατανόηση του πλαισίου των λέξεων σε προτάσεις, φέρνοντας επανάσταση σε εργασίες όπως η απάντηση ερωτήσεων και η ανάλυση συναισθημάτων.

Αυτά τα μοντέλα έχουν προχωρήσει δραματικά τον τομέα του επεξεργασία φυσικής γλώσσας, επιδεικνύοντας την ικανότητα του μετασχηματιστή να κατανοεί και να δημιουργεί γλώσσα σε επίπεδο κοντά στην ανθρώπινη επάρκεια. Η επιτυχία τους έχει προκαλέσει ένα κύμα καινοτομίας, οδηγώντας στην ανάπτυξη ακόμη πιο ισχυρών μοντέλων.

Εφαρμογές και Αντίκτυπος

Οι εφαρμογές των μοντέλων που βασίζονται σε μετασχηματιστές στην επεξεργασία φυσικής γλώσσας είναι τεράστιες και αυξανόμενες. Χρησιμοποιούνται σε υπηρεσίες μετάφρασης γλώσσας, εργαλεία δημιουργίας περιεχομένου, ακόμη και στη δημιουργία βοηθών AI ικανών να κατανοούν και να ανταποκρίνονται στην ανθρώπινη ομιλία. Ο αντίκτυπός τους εκτείνεται πέρα ​​από τις απλές γλωσσικές εργασίες. Οι μετασχηματιστές προσαρμόζονται για χρήση σε τομείς όπως η βιοπληροφορική και η επεξεργασία βίντεο.

Ο αντίκτυπος αυτών των μοντέλων είναι ουσιαστικός, προσφέροντας προόδους στην αποτελεσματικότητα, την ακρίβεια και την ικανότητα χειρισμού σύνθετων γλωσσικών εργασιών. Καθώς αυτά τα μοντέλα συνεχίζουν να εξελίσσονται, αναμένεται να ανοίξουν νέες δυνατότητες σε τομείς όπως η αυτοματοποιημένη δημιουργία περιεχομένου, η εξατομικευμένη εκπαίδευση και η προηγμένη τεχνητή νοημοσύνη συνομιλίας.

Μεταμορφώνοντας το Αύριο

Κοιτάζοντας το μέλλον, το μέλλον των μετασχηματιστών στη μηχανική μάθηση φαίνεται λαμπρό και γεμάτο δυνατότητες. Οι ερευνητές συνεχίζουν να καινοτομούν, βελτιώνοντας την αποτελεσματικότητα και την ικανότητα αυτών των μοντέλων. Μπορούμε να περιμένουμε να δούμε μετασχηματιστές να εφαρμόζονται σε πιο διαφορετικούς τομείς, προάγοντας περαιτέρω τα όρια της τεχνητής νοημοσύνης.

Η αρχιτεκτονική του μετασχηματιστή αντιπροσωπεύει ένα σημαντικό ορόσημο στο ταξίδι της μηχανικής μάθησης. Η ευελιξία και η αποτελεσματικότητά του όχι μόνο έχουν μεταμορφώσει το τοπίο της επεξεργασίας της φυσικής γλώσσας, αλλά έχουν θέσει τις βάσεις για μελλοντικές καινοτομίες που μπορεί μια μέρα να θολώσουν τη γραμμή μεταξύ ανθρώπινης και νοημοσύνης μηχανής.

Σφραγίδα ώρας:

Περισσότερα από ΔΕΔΟΜΕΝΟΤΗΤΑ