Dari Neural Networks hingga Transformers: Evolusi Pembelajaran Mesin - DATAVERSITY

Dari Neural Networks hingga Transformers: Evolusi Pembelajaran Mesin – DATAVERSITY

Stempel Waktu: 29 Januari 2024 3
Node Sumber: 3088291

Model dasar seperti model bahasa besar (LLM) adalah subjek yang luas dan terus berkembang, namun bagaimana kita bisa sampai ke sini? Untuk mencapai LLM, ada beberapa lapisan yang perlu kita kupas, dimulai dengan topik menyeluruh tentang AI dan pembelajaran mesin. Pembelajaran mesin ada dalam AI dan ini hanyalah proses mengajarkan komputer untuk belajar dan membuat keputusan berdasarkan data.

Pada intinya terdapat berbagai arsitektur atau metode, masing-masing dengan pendekatan unik untuk memproses dan belajar dari data. Ini termasuk jaringan saraf, yang meniru struktur otak manusia, pohon keputusan yang membuat keputusan berdasarkan seperangkat aturan, dan mendukung mesin vektor yang mengklasifikasikan data dengan menemukan garis atau margin pemisah terbaik.

Pembelajaran mendalam adalah a bagian dari pembelajaran mesin yang membawa konsep-konsep ini lebih jauh. Ia menggunakan struktur kompleks yang dikenal sebagai jaringan saraf dalam, terdiri dari banyak lapisan node atau neuron yang saling berhubungan. Lapisan ini memungkinkan model untuk belajar dari sejumlah besar data, menjadikan pembelajaran mendalam sangat efektif untuk tugas-tugas seperti pengenalan gambar dan ucapan.

Evolusi ke Pembelajaran Mendalam

Pembelajaran mendalam mewakili perubahan signifikan dari pembelajaran mesin tradisional. Pembelajaran mesin tradisional melibatkan pemberian fitur-fitur pilihan mesin, sementara algoritme pembelajaran mendalam mempelajari fitur-fitur ini langsung dari data, sehingga menghasilkan model yang lebih kuat dan rumit. Peningkatan daya komputasi dan ketersediaan data mendorong perubahan ini, memungkinkan pelatihan jaringan neural dalam. Perusahaan dapat bereksperimen dengan pembelajaran mendalam berkat penyedia cloud seperti Amazon Web Services (AWS), yang menawarkan komputasi dan penyimpanan tanpa batas bagi pelanggannya.

Kembali ke pembelajaran mendalam: Jaringan saraf dalam pada dasarnya adalah tumpukan lapisan, yang masing-masing mempelajari aspek data yang berbeda. Semakin banyak lapisan yang ada, semakin dalam jaringannya, oleh karena itu dikenal istilah “pembelajaran mendalam”. Jaringan ini dapat mempelajari pola rumit dalam kumpulan data besar, menjadikannya sangat efektif untuk tugas-tugas kompleks seperti pemrosesan bahasa alami dan visi komputer.

Jaringan Saraf Tiruan

Adapun dasar-dasar jaringan saraf terinspirasi dari otak manusia dan terdiri dari neuron atau node yang terhubung dalam struktur mirip web. Setiap neuron memproses data masukan, kemudian menerapkan transformasi, dan akhirnya meneruskan keluarannya ke lapisan berikutnya. Fungsi aktivasi dalam neuron ini membantu jaringan mempelajari pola kompleks dengan memasukkan non-linearitas ke dalam model.

Jaringan saraf tipikal terdiri dari tiga jenis lapisan: masukan, tersembunyi, dan keluaran. Lapisan masukan menerima data, lapisan tersembunyi memprosesnya, dan lapisan keluaran menghasilkan hasil akhir. Lapisan tersembunyi, yang seringkali banyak terdapat dalam pembelajaran mendalam, adalah tempat sebagian besar komputasi dilakukan, sehingga memungkinkan jaringan untuk belajar dari fitur data.

Dari RNN hingga LSTM

Jaringan saraf berulang (RNN) adalah metode besar dalam pembelajaran mesin tradisional, dan dikembangkan untuk menangani data berurutan, seperti kalimat dalam teks atau rangkaian waktu. RNN memproses data secara berurutan, mempertahankan memori internal dari masukan sebelumnya untuk mempengaruhi keluaran di masa mendatang. Namun, mereka kesulitan mengatasi ketergantungan jangka panjang karena masalah gradien yang hilang, yang mana pengaruh masukan awal berkurang dalam rangkaian yang panjang.

Jaringan memori jangka pendek (LSTM) mengatasi keterbatasan ini. LSTM, jenis RNN tingkat lanjut, memiliki struktur yang lebih kompleks yang mencakup gerbang untuk mengatur aliran informasi. Gerbang ini membantu LSTM menyimpan informasi penting dalam urutan yang panjang, menjadikannya lebih efektif untuk tugas-tugas seperti pemodelan bahasa dan pembuatan teks.

Pengantar Transformer

Masuk ke arsitektur transformator. Transformer menandai kemajuan signifikan dalam menangani data sekuensial, mengungguli RNN dan LSTM dalam banyak tugas. Diperkenalkan di kertas tengara “Hanya Perhatian yang Anda Butuhkan,” transformator merevolusi cara model memproses rangkaian, menggunakan mekanisme yang disebut perhatian mandiri untuk mempertimbangkan pentingnya berbagai bagian data masukan.

Tidak seperti RNN dan LSTM, yang memproses data secara berurutan, transformator memproses seluruh rangkaian secara bersamaan. Pemrosesan paralel ini menjadikannya tidak hanya efisien tetapi juga mahir dalam menangkap hubungan kompleks dalam data, yang merupakan faktor penting dalam tugas-tugas seperti penerjemahan bahasa dan peringkasan.

Komponen Utama Transformer

Arsitektur transformator dibangun pada dua komponen utama: perhatian diri dan pengkodean posisi. Perhatian diri memungkinkan model untuk fokus pada bagian berbeda dari urutan masukan, menentukan seberapa besar fokus yang diberikan pada setiap bagian saat memproses kata atau elemen tertentu. Mekanisme ini memungkinkan model untuk memahami konteks dan hubungan dalam data.

Pengkodean posisi adalah aspek penting lainnya, yang memberikan model gambaran tentang urutan kata atau elemen dalam urutan. Berbeda dengan RNN, transformator tidak memproses data secara berurutan, sehingga pengkodean ini diperlukan untuk menjaga konteks urutannya. Arsitekturnya juga terbagi menjadi blok encoder dan decoder, masing-masing menjalankan fungsi tertentu dalam memproses masukan dan menghasilkan keluaran.

Keunggulan Arsitektur Transformator

Transformer menawarkan beberapa keunggulan dibandingkan model pemrosesan sekuens sebelumnya. Kemampuan mereka untuk memproses seluruh rangkaian secara paralel secara signifikan mempercepat pelatihan dan inferensi. Paralelisme ini, ditambah dengan perhatian mandiri, memungkinkan transformator menangani ketergantungan jangka panjang dengan lebih efektif, menangkap hubungan dalam data yang mencakup kesenjangan besar dalam urutannya.

Selain itu, transformator dapat diskalakan dengan sangat baik dalam hal data dan sumber daya komputasi, itulah sebabnya transformator menjadi pusat pengembangan model bahasa besar. Efisiensi dan efektivitasnya dalam berbagai tugas menjadikannya pilihan populer di komunitas pembelajaran mesin, khususnya untuk tugas NLP yang kompleks.

Transformer dalam Model Bahasa Besar Pembelajaran Mesin

Transformer adalah tulang punggung banyak model bahasa besar seperti GPT (Generative Pretrained Transformer) dan BERT (Bidirect Encoder Representations from Transformers). GPT, misalnya, unggul dalam menghasilkan teks yang mirip manusia, belajar dari sejumlah besar data untuk menghasilkan bahasa yang koheren dan relevan secara kontekstual. BERT, di sisi lain, berfokus pada pemahaman konteks kata dalam kalimat, merevolusi tugas-tugas seperti menjawab pertanyaan dan analisis sentimen.

Model-model ini telah memajukan bidang ini secara dramatis pemrosesan bahasa alami, menunjukkan kemampuan transformator untuk memahami dan menghasilkan bahasa pada tingkat yang mendekati kemahiran manusia. Keberhasilan mereka telah mendorong gelombang inovasi, yang mengarah pada pengembangan model yang lebih canggih.

Aplikasi dan Dampak

Penerapan model berbasis transformator dalam pemrosesan bahasa alami sangat luas dan terus berkembang. Mereka digunakan dalam layanan terjemahan bahasa, alat pembuatan konten, dan bahkan dalam menciptakan asisten AI yang mampu memahami dan merespons ucapan manusia. Dampaknya lebih dari sekedar tugas bahasa; transformator sedang diadaptasi untuk digunakan dalam bidang seperti bioinformatika dan pemrosesan video.

Dampak dari model ini sangat besar, menawarkan kemajuan dalam efisiensi, akurasi, dan kemampuan untuk menangani tugas-tugas bahasa yang kompleks. Seiring dengan terus berkembangnya model-model ini, model-model ini diharapkan dapat membuka kemungkinan-kemungkinan baru di berbagai bidang seperti pembuatan konten otomatis, pendidikan yang dipersonalisasi, dan AI percakapan tingkat lanjut.

Transformasi Besok

Ke depan, masa depan transformator dalam pembelajaran mesin tampak cerah dan penuh potensi. Para peneliti terus berinovasi, meningkatkan efisiensi dan kemampuan model ini. Kita bisa berharap untuk melihat transformator diterapkan di domain yang lebih beragam, sehingga semakin memajukan batas-batas kecerdasan buatan.

Arsitektur transformator mewakili tonggak penting dalam perjalanan pembelajaran mesin. Keserbagunaan dan efisiensinya tidak hanya mengubah lanskap pemrosesan bahasa alami tetapi juga menyiapkan landasan bagi inovasi masa depan yang suatu hari nanti mungkin mengaburkan batas antara kecerdasan manusia dan mesin.

Stempel Waktu:

Lebih dari DATAVERSITAS