न्यूरल नेटवर्क से ट्रांसफॉर्मर तक: मशीन लर्निंग का विकास - डेटावर्सिटी

बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) जैसे फाउंडेशन मॉडल एक विशाल और विकसित विषय हैं, लेकिन हम यहां तक ​​कैसे पहुंचे? एलएलएम तक पहुंचने के लिए, हमें एआई और मशीन लर्निंग के व्यापक विषय से शुरुआत करते हुए कई परतों को समझने की जरूरत है। मशीन लर्निंग एआई के भीतर है और यह कंप्यूटर को डेटा से सीखना और उसके आधार पर निर्णय लेना सिखाने की प्रक्रिया है।

इसके मूल में विभिन्न आर्किटेक्चर या विधियां हैं, जिनमें से प्रत्येक में डेटा से प्रसंस्करण और सीखने के लिए अद्वितीय दृष्टिकोण हैं। इनमें तंत्रिका नेटवर्क शामिल हैं, जो मानव मस्तिष्क की संरचना की नकल करते हैं, निर्णय वृक्ष जो नियमों के एक सेट के आधार पर निर्णय लेते हैं, और वेक्टर मशीनों का समर्थन करते हैं जो सर्वोत्तम-विभाजन रेखा या मार्जिन ढूंढकर डेटा को वर्गीकृत करते हैं।

गहन शिक्षा एक है मशीन लर्निंग का सबसेट जो इन अवधारणाओं को और आगे ले जाता है। यह जटिल संरचनाओं का उपयोग करता है जिन्हें गहरे तंत्रिका नेटवर्क के रूप में जाना जाता है, जो परस्पर जुड़े नोड्स या न्यूरॉन्स की कई परतों से बना होता है। ये परतें मॉडल को बड़ी मात्रा में डेटा से सीखने में सक्षम बनाती हैं, जिससे छवि और भाषण पहचान जैसे कार्यों के लिए गहरी शिक्षा विशेष रूप से प्रभावी हो जाती है।

गहन शिक्षा का विकास

डीप लर्निंग पारंपरिक मशीन लर्निंग से एक महत्वपूर्ण बदलाव का प्रतिनिधित्व करता है। पारंपरिक मशीन लर्निंग में मशीन की हाथ से चुनी गई विशेषताओं को फीड करना शामिल होता है, जबकि डीप लर्निंग एल्गोरिदम इन सुविधाओं को सीधे डेटा से सीखते हैं, जिससे अधिक मजबूत और जटिल मॉडल बनते हैं। कम्प्यूटेशनल शक्ति और डेटा उपलब्धता में वृद्धि ने इस बदलाव को संचालित किया, जिससे गहरे तंत्रिका नेटवर्क के प्रशिक्षण की अनुमति मिली। अमेज़ॅन वेब सर्विसेज (एडब्ल्यूएस) जैसे क्लाउड प्रदाताओं की बदौलत कंपनियां गहन शिक्षण के साथ प्रयोग कर सकती हैं, जो अपने ग्राहकों के लिए वस्तुतः असीमित गणना और भंडारण प्रदान करता है।

गहन शिक्षण की ओर वापस जाएं: गहरे तंत्रिका नेटवर्क अनिवार्य रूप से परतों के ढेर हैं, जिनमें से प्रत्येक डेटा के विभिन्न पहलुओं को सीखता है। जितनी अधिक परतें होंगी, नेटवर्क उतना ही गहरा होगा, इसलिए इसे "गहन शिक्षा" कहा जाता है। ये नेटवर्क बड़े डेटासेट में जटिल पैटर्न सीख सकते हैं, जिससे वे प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और कंप्यूटर विज़न जैसे जटिल कार्यों के लिए अत्यधिक प्रभावी हो जाते हैं।

तंत्रिका नेटवर्क

जहां तक ​​तंत्रिका नेटवर्क की बुनियादी बातों की बात है, वे मानव मस्तिष्क से प्रेरित हैं और वेब जैसी संरचना में जुड़े न्यूरॉन्स या नोड्स से बने होते हैं। प्रत्येक न्यूरॉन इनपुट डेटा को संसाधित करता है, फिर एक परिवर्तन लागू करता है, और अंत में आउटपुट को अगली परत पर भेजता है। इन न्यूरॉन्स के भीतर सक्रियण फ़ंक्शन नेटवर्क को मॉडल में गैर-रैखिकताएं पेश करके जटिल पैटर्न सीखने में मदद करते हैं।

एक विशिष्ट तंत्रिका नेटवर्क में तीन प्रकार की परतें शामिल होती हैं: इनपुट, छिपी और आउटपुट। इनपुट परत डेटा प्राप्त करती है, छिपी हुई परतें इसे संसाधित करती हैं, और आउटपुट परत अंतिम परिणाम उत्पन्न करती है। छिपी हुई परतें, जो गहन शिक्षण में अक्सर असंख्य होती हैं, वे होती हैं जहां अधिकांश गणना होती है, जिससे नेटवर्क को डेटा सुविधाओं से सीखने की अनुमति मिलती है।

आरएनएन से एलएसटीएम तक

आवर्ती तंत्रिका नेटवर्क (आरएनएन) पारंपरिक मशीन लर्निंग में एक बड़ी विधि है, और उन्हें पाठ या समय श्रृंखला में वाक्यों जैसे अनुक्रमिक डेटा को संभालने के लिए विकसित किया गया था। आरएनएन डेटा को क्रमिक रूप से संसाधित करते हैं, भविष्य के आउटपुट को प्रभावित करने के लिए पिछले इनपुट की आंतरिक मेमोरी को बनाए रखते हैं। हालाँकि, वे लुप्त हो रही ग्रेडिएंट समस्या के कारण लंबी दूरी की निर्भरता के साथ संघर्ष करते हैं, जहां प्रारंभिक इनपुट का प्रभाव लंबे अनुक्रमों में कम हो जाता है।

दीर्घकालिक अल्पकालिक मेमोरी नेटवर्क (LSTM) इस सीमा को संबोधित करते हैं। LSTM, एक उन्नत प्रकार का RNN, में एक अधिक जटिल संरचना होती है जिसमें सूचना के प्रवाह को विनियमित करने के लिए द्वार शामिल होते हैं। ये द्वार LSTM को लंबे अनुक्रमों में महत्वपूर्ण जानकारी बनाए रखने में मदद करते हैं, जिससे वे भाषा मॉडलिंग और पाठ निर्माण जैसे कार्यों के लिए अधिक प्रभावी हो जाते हैं।

ट्रांसफॉर्मर का परिचय

ट्रांसफार्मर आर्किटेक्चर दर्ज करें। ट्रांसफॉर्मर अनुक्रमिक डेटा को संभालने, कई कार्यों में आरएनएन और एलएसटीएम से बेहतर प्रदर्शन करने में महत्वपूर्ण प्रगति को चिह्नित करते हैं। में पेश किया गया ऐतिहासिक कागज "आपको केवल ध्यान देने की आवश्यकता है," ट्रांसफॉर्मर इनपुट डेटा के विभिन्न हिस्सों के महत्व को मापने के लिए आत्म-ध्यान नामक तंत्र का उपयोग करके, मॉडल अनुक्रमों को संसाधित करने के तरीके में क्रांति लाते हैं।

आरएनएन और एलएसटीएम के विपरीत, जो डेटा को क्रमिक रूप से संसाधित करते हैं, ट्रांसफार्मर पूरे अनुक्रम को एक साथ संसाधित करते हैं। यह समानांतर प्रसंस्करण उन्हें न केवल कुशल बनाता है बल्कि डेटा में जटिल संबंधों को पकड़ने में भी कुशल बनाता है, जो भाषा अनुवाद और सारांश जैसे कार्यों में एक महत्वपूर्ण कारक है।

ट्रांसफार्मर के प्रमुख घटक

ट्रांसफार्मर आर्किटेक्चर दो प्रमुख घटकों पर बनाया गया है: आत्म-ध्यान और स्थितीय एन्कोडिंग। आत्म-ध्यान मॉडल को इनपुट अनुक्रम के विभिन्न हिस्सों पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देता है, यह निर्धारित करता है कि किसी विशेष शब्द या तत्व को संसाधित करते समय प्रत्येक भाग पर कितना ध्यान केंद्रित करना है। यह तंत्र मॉडल को डेटा के भीतर संदर्भ और संबंधों को समझने में सक्षम बनाता है।

पोजिशनल एन्कोडिंग एक और महत्वपूर्ण पहलू है, जो मॉडल को अनुक्रम में शब्दों या तत्वों के क्रम का एहसास देता है। आरएनएन के विपरीत, ट्रांसफार्मर डेटा को क्रम में संसाधित नहीं करते हैं, इसलिए अनुक्रम के संदर्भ को बनाए रखने के लिए यह एन्कोडिंग आवश्यक है। आर्किटेक्चर को एनकोडर और डिकोडर ब्लॉक में भी विभाजित किया गया है, प्रत्येक इनपुट को संसाधित करने और आउटपुट उत्पन्न करने में विशिष्ट कार्य करता है।

ट्रांसफार्मर वास्तुकला के लाभ

पिछले अनुक्रम प्रसंस्करण मॉडल की तुलना में ट्रांसफार्मर कई लाभ प्रदान करते हैं। संपूर्ण अनुक्रमों को समानांतर में संसाधित करने की उनकी क्षमता प्रशिक्षण और अनुमान को काफी तेज़ कर देती है। यह समानता, आत्म-ध्यान के साथ मिलकर, ट्रांसफार्मर को लंबी दूरी की निर्भरता को अधिक प्रभावी ढंग से संभालने में सक्षम बनाती है, डेटा में रिश्तों को कैप्चर करती है जो अनुक्रम में बड़े अंतराल को फैलाती है।

इसके साथ ही, ट्रांसफार्मर डेटा और कंप्यूट संसाधनों के साथ असाधारण रूप से अच्छी तरह से स्केल करते हैं, यही कारण है कि वे बड़े भाषा मॉडल के विकास में केंद्रीय रहे हैं। विभिन्न कार्यों में उनकी दक्षता और प्रभावशीलता ने उन्हें मशीन लर्निंग समुदाय में एक लोकप्रिय विकल्प बना दिया है, खासकर जटिल एनएलपी कार्यों के लिए।

मशीन लर्निंग में बड़े भाषा मॉडल में ट्रांसफार्मर

ट्रांसफॉर्मर जीपीटी (जेनरेटिव प्रीट्रेन्ड ट्रांसफॉर्मर) और बीईआरटी (ट्रांसफॉर्मर्स से द्विदिश एनकोडर रिप्रेजेंटेशन) जैसे कई बड़े भाषा मॉडल की रीढ़ हैं। उदाहरण के लिए, जीपीटी, मानव-जैसा पाठ तैयार करने, सुसंगत और प्रासंगिक रूप से प्रासंगिक भाषा तैयार करने के लिए विशाल मात्रा में डेटा से सीखने में उत्कृष्टता प्राप्त करता है। दूसरी ओर, BERT वाक्यों में शब्दों के संदर्भ को समझने, प्रश्न उत्तर देने और भावना विश्लेषण जैसे कार्यों में क्रांति लाने पर ध्यान केंद्रित करता है।

इन मॉडलों ने नाटकीय रूप से इस क्षेत्र को आगे बढ़ाया है प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, मानव दक्षता के करीब स्तर पर भाषा को समझने और उत्पन्न करने की ट्रांसफार्मर की क्षमता का प्रदर्शन। उनकी सफलता ने नवाचार की लहर को बढ़ावा दिया है, जिससे और भी अधिक शक्तिशाली मॉडल का विकास हुआ है।

अनुप्रयोग और प्रभाव

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में ट्रांसफार्मर-आधारित मॉडल के अनुप्रयोग विशाल और बढ़ रहे हैं। उनका उपयोग भाषा अनुवाद सेवाओं, सामग्री निर्माण उपकरणों और यहां तक ​​कि मानव भाषण को समझने और प्रतिक्रिया देने में सक्षम एआई सहायक बनाने में भी किया जाता है। उनका प्रभाव केवल भाषाई कार्यों से परे तक फैला हुआ है; ट्रांसफार्मरों को जैव सूचना विज्ञान और वीडियो प्रसंस्करण जैसे क्षेत्रों में उपयोग के लिए अनुकूलित किया जा रहा है।

इन मॉडलों का प्रभाव पर्याप्त है, जो दक्षता, सटीकता और जटिल भाषा कार्यों को संभालने की क्षमता में प्रगति प्रदान करते हैं। जैसे-जैसे ये मॉडल विकसित होते रहेंगे, उनसे स्वचालित सामग्री निर्माण, वैयक्तिकृत शिक्षा और उन्नत संवादी एआई जैसे क्षेत्रों में नई संभावनाएं खुलने की उम्मीद है।

कल परिवर्तन

आगे देखते हुए, मशीन लर्निंग में ट्रांसफार्मर का भविष्य उज्ज्वल और संभावनाओं से भरा दिखाई देता है। शोधकर्ता इन मॉडलों की दक्षता और क्षमता में सुधार करते हुए निरंतर नवाचार कर रहे हैं। हम कृत्रिम बुद्धिमत्ता की सीमा को और आगे बढ़ाते हुए अधिक विविध डोमेन में ट्रांसफॉर्मर लागू होते देखने की उम्मीद कर सकते हैं।

ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर मशीन लर्निंग की यात्रा में एक महत्वपूर्ण मील का पत्थर दर्शाता है। इसकी बहुमुखी प्रतिभा और दक्षता ने न केवल प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के परिदृश्य को बदल दिया है बल्कि भविष्य के नवाचारों के लिए मंच भी तैयार किया है जो एक दिन मानव और मशीन बुद्धि के बीच की रेखा को धुंधला कर सकता है।

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• स्रोत: https://www.dataversity.net/from-neural-networks-to-transformers-the-evolution-of-machine-learning/