From Neural Networks To Transformers: The Evolution Of Machine Learning - DATAVERSITY

Újra kiadta Platón

Követő: 0

Az alapmodellek, például a nagy nyelvi modellek (LLM-ek) hatalmas és folyamatosan fejlődő téma, de hogyan jutottunk el idáig? Ahhoz, hogy eljuthassunk az LLM-hez, több réteget is le kell húznunk, kezdve az AI és a gépi tanulás átfogó témájával. A gépi tanulás az AI-n belül van, és ez egyszerűen az a folyamat, amely megtanítja a számítógépeket tanulni, és az adatok alapján dönteni.

Alapját a különféle architektúrák vagy módszerek képezik, amelyek mindegyike egyedi megközelítést alkalmaz az adatok feldolgozásához és tanulásához. Ide tartoznak a neurális hálózatok, amelyek az emberi agy szerkezetét utánozzák, a döntési fák, amelyek egy sor szabály alapján döntenek, és olyan vektorgépek, amelyek a legjobb osztóvonal vagy margó megtalálásával osztályozzák az adatokat.

A mély tanulás a a gépi tanulás részhalmaza ez továbbviszi ezeket a fogalmakat. A mély neurális hálózatoknak nevezett összetett struktúrákat használ, amelyek egymáshoz kapcsolódó csomópontok vagy neuronok sok rétegéből állnak. Ezek a rétegek lehetővé teszik a modell számára, hogy hatalmas mennyiségű adatból tanuljon, így a mélytanulás különösen hatékony olyan feladatoknál, mint a kép- és beszédfelismerés.

Evolúció a mélytanulás felé

A mély tanulás jelentős elmozdulást jelent a hagyományos gépi tanuláshoz képest. A hagyományos gépi tanulás magában foglalja a gép kézzel kiválasztott funkcióinak betáplálását, míg a mélytanulási algoritmusok közvetlenül az adatokból tanulják meg ezeket a funkciókat, ami robusztusabb és bonyolultabb modelleket eredményez. A számítási teljesítmény és az adatok elérhetőségének növekedése hajtja ezt a váltást, lehetővé téve a mély neurális hálózatok képzését. A vállalatok kísérletezhetnek a mély tanulással az olyan felhőszolgáltatóknak köszönhetően, mint az Amazon Web Services (AWS), amely gyakorlatilag korlátlan számítási és tárhelyet kínál ügyfelei számára.

Visszatérve a mély tanuláshoz: A mély neurális hálózatok alapvetően rétegek halmazai, amelyek mindegyike az adatok különböző aspektusait tanulja meg. Minél több réteg van, annál mélyebb a hálózat, innen ered a „mély tanulás” kifejezés. Ezek a hálózatok bonyolult mintákat tanulhatnak meg nagy adatkészletekben, így rendkívül hatékonyak az olyan összetett feladatoknál, mint a természetes nyelvi feldolgozás és a számítógépes látás.

Neurális hálózatok

Ami a neurális hálózatok alapjait illeti, azokat az emberi agy ihlette, és neuronokból vagy csomópontokból állnak, amelyek hálószerű struktúrában vannak összekapcsolva. Mindegyik neuron feldolgozza a bemeneti adatokat, majd transzformációt hajt végre, és végül továbbítja a kimenetet a következő rétegnek. Az ezeken a neuronokon belüli aktiválási funkciók segítik a hálózatot abban, hogy komplex mintákat tanuljon meg azáltal, hogy nemlinearitást visz be a modellbe.

Egy tipikus neurális hálózat háromféle rétegből áll: bemeneti, rejtett és kimeneti rétegből. A bemeneti réteg fogadja az adatokat, a rejtett rétegek feldolgozzák, a kimeneti réteg pedig elkészíti a végeredményt. A rejtett rétegek, amelyek a mély tanulásban gyakran számosak, ott vannak, ahol a számítások nagy része zajlik, lehetővé téve a hálózat számára, hogy tanuljon az adatszolgáltatásokból.

Az RNN-től az LSTM-ig

Az ismétlődő neurális hálózatok (RNN-ek) egy nagy módszer a hagyományos gépi tanulásban, és szekvenciális adatok, például szöveges vagy idősoros mondatok kezelésére fejlesztették ki őket. Az RNN-ek szekvenciálisan dolgozzák fel az adatokat, megtartva a korábbi bemenetek belső memóriáját, hogy befolyásolják a jövőbeli kimeneteket. Azonban hosszú távú függőségekkel küzdenek az eltűnő gradiens probléma miatt, ahol a kezdeti bemenetek hatása hosszú sorozatokban csökken.

A hosszú távú rövid távú memóriahálózatok (LSTM-ek) kiküszöbölik ezt a korlátozást. Az LSTM-ek, az RNN fejlett típusa, bonyolultabb szerkezettel rendelkeznek, amely kapukat tartalmaz az információáramlás szabályozására. Ezek a kapuk segítenek az LSTM-eknek megőrizni a fontos információkat hosszú sorozatok során, így hatékonyabbak lesznek az olyan feladatoknál, mint a nyelvi modellezés és a szöveggenerálás.

Bevezetés a transzformátorokba

Adja meg a transzformátor architektúráját. A transzformátorok jelentős előrelépést jelentenek a szekvenciális adatok kezelésében, és számos feladatban felülmúlják az RNN-eket és az LSTM-eket. Bevezetve a mérföldkő papír „A figyelem minden, amire szükséged van” a transzformátorok forradalmasítják a modellek szekvenciák feldolgozását, az önfigyelemnek nevezett mechanizmus segítségével mérlegelve a bemeneti adatok különböző részeinek fontosságát.

Az adatokat szekvenciálisan feldolgozó RNN-ekkel és LSTM-ekkel ellentétben a transzformátorok teljes sorozatokat dolgoznak fel egyidejűleg. Ez a párhuzamos feldolgozás nemcsak hatékonnyá teszi őket, hanem ügyesek az adatok összetett összefüggéseinek rögzítésében is, ami kulcsfontosságú tényező az olyan feladatoknál, mint a nyelvi fordítás és az összegzés.

A transzformátorok kulcsfontosságú elemei

A transzformátor architektúrája két kulcsfontosságú komponensre épül: az önfigyelem és a pozíciókódolás. Az önfigyelem lehetővé teszi a modell számára, hogy a beviteli sorozat különböző részeire összpontosítson, és meghatározza, hogy egy adott szó vagy elem feldolgozása során mennyi hangsúlyt kell helyeznie az egyes részekre. Ez a mechanizmus lehetővé teszi a modell számára, hogy megértse a kontextust és az adatokon belüli kapcsolatokat.

A pozíciókódolás egy másik kritikus szempont, amely érzékelteti a modellt a szavak vagy elemek sorrendjében a sorozatban. Az RNN-ekkel ellentétben a transzformátorok nem sorrendben dolgozzák fel az adatokat, ezért ez a kódolás szükséges a szekvencia kontextusának fenntartásához. Az architektúra kódoló és dekódoló blokkra is oszlik, amelyek mindegyike meghatározott funkciókat lát el a bemenet feldolgozása és a kimenet generálása során.

A Transformer Architecture előnyei

A transzformátorok számos előnnyel rendelkeznek a korábbi sorozatfeldolgozási modellekhez képest. A teljes sorozatok párhuzamos feldolgozásának képessége jelentősen felgyorsítja a képzést és a következtetést. Ez a párhuzamosság az önfigyeléssel párosulva lehetővé teszi a transzformátorok számára, hogy hatékonyabban kezeljék a nagy hatótávolságú függőségeket, és olyan kapcsolatokat rögzítsenek az adatokban, amelyek a szekvencia nagy hézagaira terjednek ki.

Ezzel együtt a transzformátorok rendkívül jól skálázódnak az adatokkal és a számítási erőforrásokkal, ezért központi szerepet játszottak a nagy nyelvi modellek fejlesztésében. Hatékonyságuk és eredményességük a különböző feladatokban népszerűvé tette őket a gépi tanulási közösségben, különösen összetett NLP-feladatok esetén.

Transformers in Machine Learning Large Language Models

A transzformátorok számos nagy nyelvi modell gerincét képezik, mint például a GPT (Generative Pretraned Transformer) és a BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). A GPT például az emberszerű szöveg létrehozásában jeleskedik, hatalmas mennyiségű adatból tanul, hogy koherens és kontextuálisan releváns nyelvet állítson elő. A BERT ezzel szemben a szavak szövegkörnyezetének megértésére összpontosít, forradalmasítva az olyan feladatokat, mint a kérdések megválaszolása és a hangulatelemzés.

Ezek a modellek drámaian előrehaladtak a területen természetes nyelvfeldolgozás, amely bemutatja a transzformátor azon képességét, hogy az emberi jártassághoz közeli szinten képes megérteni és létrehozni a nyelvet. Sikerük innovációs hullámot indított el, ami még erősebb modellek kifejlesztéséhez vezetett.

Alkalmazások és hatás

A transzformátor alapú modellek alkalmazása a természetes nyelvi feldolgozásban hatalmas és egyre terjed. Használják nyelvi fordítói szolgáltatásokban, tartalomgeneráló eszközökben, sőt olyan mesterséges intelligencia asszisztensek létrehozásában is, amelyek képesek megérteni az emberi beszédet és reagálni rá. Hatásuk túlmutat a nyelvi feladatokon; A transzformátorokat olyan területekre adaptálják, mint a bioinformatika és a videófeldolgozás.

Ezeknek a modelleknek a hatása jelentős, és előrelépést kínál a hatékonyság, a pontosság és az összetett nyelvi feladatok kezelésének képessége terén. Ahogy ezek a modellek folyamatosan fejlődnek, várhatóan új lehetőségeket nyitnak meg olyan területeken, mint az automatizált tartalomkészítés, a személyre szabott oktatás és a fejlett társalgási AI.

Átalakulás holnap

Előretekintve a transzformátorok jövője a gépi tanulásban fényesnek és lehetőségekkel telinek tűnik. A kutatók folytatják az innovációt, javítva e modellek hatékonyságát és képességeit. Számíthatunk arra, hogy a transzformátorokat sokrétűbb területen alkalmazzák, tovább lépve a mesterséges intelligencia határterületén.

A transzformátor architektúra jelentős mérföldkövet jelent a gépi tanulás útján. Sokoldalúsága és hatékonysága nemcsak a természetes nyelvi feldolgozás környezetét változtatta meg, hanem olyan jövőbeli innovációk terepet is megalapozott, amelyek egy napon elmoshatják az emberi és a gépi intelligencia közötti határvonalat.