از شبکه های عصبی تا ترانسفورماتورها: تکامل یادگیری ماشین - DATAVERSITY

بازنشر افلاطون

دنبال: 0

مدل‌های پایه مانند مدل‌های زبان بزرگ (LLM) موضوعی گسترده و در حال تحول هستند، اما چگونه به اینجا رسیدیم؟ برای رسیدن به LLM، چندین لایه وجود دارد که باید از مبحث جامع هوش مصنوعی و یادگیری ماشین شروع کنیم. یادگیری ماشینی در هوش مصنوعی است و به سادگی فرآیند آموزش رایانه ها برای یادگیری و تصمیم گیری بر اساس داده ها است.

در هسته آن معماری ها یا روش های مختلفی وجود دارد که هر کدام رویکردهای منحصر به فردی برای پردازش و یادگیری از داده ها دارند. اینها شامل شبکه‌های عصبی هستند که ساختار مغز انسان را تقلید می‌کنند، درخت‌های تصمیم‌گیری که بر اساس مجموعه‌ای از قوانین تصمیم‌گیری می‌کنند و ماشین‌های برداری را پشتیبانی می‌کنند که داده‌ها را با یافتن بهترین خط تقسیم یا حاشیه طبقه‌بندی می‌کنند.

یادگیری عمیق یک است زیر مجموعه یادگیری ماشین که این مفاهیم را فراتر می برد. از ساختارهای پیچیده ای به نام شبکه های عصبی عمیق استفاده می کند که از لایه های زیادی از گره ها یا نورون های به هم پیوسته تشکیل شده است. این لایه‌ها مدل را قادر می‌سازد تا از حجم وسیعی از داده‌ها یاد بگیرد و یادگیری عمیق را به ویژه برای کارهایی مانند تشخیص تصویر و گفتار مؤثر می‌سازد.

تکامل به یادگیری عمیق

یادگیری عمیق نشان دهنده تغییر قابل توجهی از یادگیری ماشین سنتی است. یادگیری ماشینی سنتی شامل تغذیه ویژگی‌های دست‌چین‌شده ماشین است، در حالی که الگوریتم‌های یادگیری عمیق این ویژگی‌ها را مستقیماً از داده‌ها یاد می‌گیرند که منجر به مدل‌های قوی‌تر و پیچیده‌تر می‌شود. افزایش قدرت محاسباتی و در دسترس بودن داده ها این تغییر را تقویت کرد و امکان آموزش شبکه های عصبی عمیق را فراهم کرد. شرکت ها می توانند به لطف ارائه دهندگان ابری مانند خدمات وب آمازون (AWS)، که محاسبات و فضای ذخیره سازی نامحدودی را برای مشتریان خود ارائه می دهد، یادگیری عمیق را تجربه کنند.

بازگشت به یادگیری عمیق: شبکه های عصبی عمیق اساساً پشته هایی از لایه ها هستند که هر کدام جنبه های متفاوتی از داده ها را یاد می گیرند. هرچه لایه‌های بیشتری وجود داشته باشد، شبکه عمیق‌تر می‌شود، از این رو اصطلاح "یادگیری عمیق" نامیده می‌شود. این شبکه‌ها می‌توانند الگوهای پیچیده را در مجموعه داده‌های بزرگ بیاموزند، که آن‌ها را برای کارهای پیچیده‌ای مانند پردازش زبان طبیعی و بینایی رایانه بسیار مؤثر می‌سازد.

شبکه های عصبی

در مورد اصول اولیه شبکه های عصبی، آنها از مغز انسان الهام گرفته شده اند و از نورون ها یا گره هایی تشکیل شده اند که در ساختاری شبیه به شبکه به هم متصل شده اند. هر نورون داده های ورودی را پردازش می کند، سپس یک تبدیل اعمال می کند و در نهایت خروجی را به لایه بعدی می دهد. توابع فعال سازی در این نورون ها به شبکه کمک می کند تا الگوهای پیچیده را با وارد کردن غیرخطی به مدل یاد بگیرد.

یک شبکه عصبی معمولی شامل سه نوع لایه است: ورودی، پنهان و خروجی. لایه ورودی داده ها را دریافت می کند، لایه های پنهان آن را پردازش می کنند و لایه خروجی نتیجه نهایی را تولید می کند. لایه‌های پنهان، که اغلب در یادگیری عمیق متعدد هستند، جایی هستند که بیشتر محاسبات انجام می‌شود و به شبکه اجازه می‌دهد از ویژگی‌های داده یاد بگیرد.

از RNN تا LSTM

شبکه‌های عصبی مکرر (RNN) یک روش بزرگ در یادگیری ماشینی سنتی هستند و برای مدیریت داده‌های متوالی، مانند جملات در متن یا سری‌های زمانی، توسعه یافته‌اند. RNN ها داده ها را به صورت متوالی پردازش می کنند و حافظه داخلی ورودی های قبلی را برای تأثیرگذاری بر خروجی های آینده حفظ می کنند. با این حال، آنها با وابستگی های دوربرد به دلیل مشکل گرادیان ناپدید شدن، که در آن تأثیر ورودی های اولیه در دنباله های طولانی کاهش می یابد، دست و پنجه نرم می کنند.

شبکه های حافظه کوتاه مدت بلند مدت (LSTM) این محدودیت را برطرف می کنند. LSTM ها، یک نوع پیشرفته از RNN، ساختار پیچیده تری دارند که شامل دروازه هایی برای تنظیم جریان اطلاعات است. این گیت ها به LSTM ها کمک می کنند تا اطلاعات مهم را در توالی های طولانی حفظ کنند و آنها را برای کارهایی مانند مدل سازی زبان و تولید متن موثرتر می کند.

آشنایی با ترانسفورماتورها

معماری ترانسفورماتور را وارد کنید. ترانسفورماتورها پیشرفت قابل توجهی را در مدیریت داده های متوالی نشان می دهند که در بسیاری از وظایف از RNN و LSTM ها بهتر عمل می کنند. معرفی شده در کاغذ برجسته ترانسفورماتورها با استفاده از مکانیزمی به نام توجه به خود برای سنجش اهمیت بخش‌های مختلف داده‌های ورودی، نحوه پردازش توالی‌ها را متحول می‌کنند.

بر خلاف RNN و LSTM که داده ها را به صورت متوالی پردازش می کنند، ترانسفورماتورها کل توالی ها را به طور همزمان پردازش می کنند. این پردازش موازی آنها را نه تنها کارآمد می‌کند، بلکه در ثبت روابط پیچیده در داده‌ها نیز ماهر می‌سازد، که عاملی حیاتی در کارهایی مانند ترجمه زبان و خلاصه‌سازی است.

اجزای اصلی ترانسفورماتورها

معماری ترانسفورماتور بر روی دو جزء کلیدی ساخته شده است: توجه به خود و رمزگذاری موقعیت. توجه به خود به مدل اجازه می دهد تا بر روی بخش های مختلف دنباله ورودی تمرکز کند، و تعیین می کند که در هنگام پردازش یک کلمه یا عنصر خاص، چه مقدار تمرکز روی هر قسمت قرار گیرد. این مکانیسم مدل را قادر می سازد تا زمینه و روابط درون داده ها را درک کند.

رمزگذاری موقعیتی یکی دیگر از جنبه های مهم است که به مدل حس ترتیب کلمات یا عناصر در دنباله را می دهد. برخلاف RNN ها، ترانسفورماتورها داده ها را به ترتیب پردازش نمی کنند، بنابراین این رمزگذاری برای حفظ بافت دنباله ضروری است. معماری همچنین به بلوک‌های رمزگذار و رمزگشا تقسیم می‌شود که هر کدام عملکردهای خاصی را در پردازش ورودی و تولید خروجی انجام می‌دهند.

مزایای معماری ترانسفورماتور

ترانسفورماتورها مزایای متعددی نسبت به مدل‌های پردازش توالی قبلی دارند. توانایی آنها در پردازش کل توالی به صورت موازی به طور قابل توجهی سرعت آموزش و استنتاج را افزایش می دهد. این موازی‌سازی، همراه با توجه به خود، ترانسفورماتورها را قادر می‌سازد تا وابستگی‌های دوربرد را به طور مؤثرتری مدیریت کنند، و روابطی را در داده‌هایی که شکاف‌های بزرگی را در توالی دارند، ثبت کنند.

در کنار این، ترانسفورماتورها با داده ها و منابع محاسباتی به خوبی مقیاس می شوند، به همین دلیل است که آنها در توسعه مدل های زبان بزرگ نقش اساسی داشته اند. کارایی و اثربخشی آنها در وظایف مختلف، آنها را به یک انتخاب محبوب در جامعه یادگیری ماشینی، به ویژه برای وظایف پیچیده NLP تبدیل کرده است.

ترانسفورماتورها در مدل های زبان بزرگ یادگیری ماشینی

ترانسفورماتورها ستون فقرات بسیاری از مدل های زبان بزرگ مانند GPT (ترانسفورماتور از پیش آموزش داده شده مولد) و BERT (نمایش رمزگذار دوطرفه از ترانسفورمرز) هستند. به عنوان مثال، GPT در تولید متنی شبیه به انسان، یادگیری از حجم وسیعی از داده ها برای تولید زبان منسجم و مرتبط با متن برتر است. از سوی دیگر، BERT بر درک بافت کلمات در جملات، ایجاد تحول در وظایفی مانند پاسخ به سؤال و تجزیه و تحلیل احساسات متمرکز است.

این مدل ها زمینه پیشرفت چشمگیری را داشته اند پردازش زبان طبیعی، نشان دهنده توانایی ترانسفورماتور برای درک و تولید زبان در سطحی نزدیک به مهارت انسانی است. موفقیت آنها موجی از نوآوری را برانگیخته است که منجر به توسعه مدل های قدرتمندتر شده است.

کاربردها و تاثیر

کاربردهای مدل های مبتنی بر ترانسفورماتور در پردازش زبان طبیعی گسترده و رو به رشد است. آنها در خدمات ترجمه زبان، ابزارهای تولید محتوا و حتی در ایجاد دستیارهای هوش مصنوعی که قادر به درک و پاسخگویی به گفتار انسان هستند استفاده می شوند. تأثیر آنها فراتر از وظایف زبانی است. ترانسفورماتورها برای استفاده در زمینه هایی مانند بیوانفورماتیک و پردازش ویدیویی سازگار شده اند.

تاثیر این مدل ها قابل توجه است و پیشرفت هایی را در کارایی، دقت و توانایی انجام وظایف پیچیده زبان ارائه می دهد. همانطور که این مدل‌ها به تکامل خود ادامه می‌دهند، انتظار می‌رود فرصت‌های جدیدی در زمینه‌هایی مانند تولید محتوای خودکار، آموزش شخصی‌سازی شده، و هوش مصنوعی مکالمه پیشرفته ایجاد کنند.

در حال تغییر فردا

با نگاهی به آینده، آینده ترانسفورماتورها در یادگیری ماشین روشن و پر از پتانسیل به نظر می رسد. محققان به نوآوری ادامه می دهند و کارایی و قابلیت این مدل ها را بهبود می بخشند. ما می‌توانیم انتظار داشته باشیم که ترانسفورماتورها در حوزه‌های متنوع‌تری اعمال شوند و مرز هوش مصنوعی را بیشتر پیش ببرند.

معماری ترانسفورماتور نشان دهنده نقطه عطف مهمی در سفر یادگیری ماشین است. تطبیق پذیری و کارایی آن نه تنها چشم انداز پردازش زبان طبیعی را تغییر داده است، بلکه زمینه را برای نوآوری های آینده فراهم کرده است که ممکن است روزی مرز بین هوش انسان و ماشین را از بین ببرد.