מרשתות עצביות ועד רובוטריקים: האבולוציה של למידת מכונה - DATAVERSITY

מודלים של בסיס כמו מודלים של שפה גדולה (LLMs) הם נושא עצום ומתפתח, אבל איך הגענו לכאן? כדי להגיע ללימודי LLM, יש כמה רבדים שעלינו לקלף, החל מהנושא הכולל של AI ולמידת מכונה. למידת מכונה היא בתוך AI וזה פשוט תהליך ללמד מחשבים ללמוד ולקבל החלטות על סמך נתונים.

בבסיסו ארכיטקטורות או שיטות שונות, לכל אחת גישות ייחודיות לעיבוד ולמידה מהנתונים. אלה כוללים רשתות עצביות, המחקות את מבנה המוח האנושי, עצי החלטות המקבלים החלטות על סמך מערכת כללים ותומכים במכונות וקטוריות המסווגות נתונים על ידי מציאת הקו או השוליים המפרידים הטובים ביותר.

למידה עמוקה היא א תת-קבוצה של למידת מכונה זה לוקח את המושגים האלה רחוק יותר. הוא משתמש במבנים מורכבים המכונים רשתות עצביות עמוקות, המורכבות משכבות רבות של צמתים או נוירונים מחוברים זה לזה. שכבות אלו מאפשרות למודל ללמוד מכמויות אדירות של נתונים, מה שהופך את הלמידה העמוקה ליעילה במיוחד עבור משימות כמו זיהוי תמונה ודיבור.

אבולוציה ללמידה עמוקה

למידה עמוקה מייצגת שינוי משמעותי מלמידת מכונה מסורתית. למידת מכונה מסורתית כוללת הזנה של התכונות הנבחרות של המכונה, בעוד שאלגוריתמי למידה עמוקה לומדים את התכונות הללו ישירות מהנתונים, מה שמוביל למודלים חזקים ומורכבים יותר. הגידול בכוח החישוב וזמינות הנתונים הניעו את השינוי הזה, ואיפשר אימון של רשתות עצביות עמוקות. חברות יכולות להתנסות בלמידה עמוקה הודות לספקי ענן כמו Amazon Web Services (AWS), שמציעה מחשוב ואחסון כמעט ללא הגבלה ללקוחותיה.

נחזור ללמידה עמוקה: רשתות עצביות עמוקות הן בעצם ערימות של שכבות, שכל אחת מהן לומדת היבטים שונים של הנתונים. ככל שיש יותר רבדים, כך הרשת עמוקה יותר, ומכאן המונח "למידה עמוקה". רשתות אלה יכולות ללמוד דפוסים מורכבים במערך נתונים גדולים, מה שהופך אותם ליעילים ביותר עבור משימות מורכבות כמו עיבוד שפה טבעית וראייה ממוחשבת.

רשתות עצביות

באשר ליסודות הרשתות העצביות, הן נוצרות בהשראת המוח האנושי ומורכבות מנוירונים או צמתים המחוברים במבנה דמוי רשת. כל נוירון מעבד נתוני קלט, ואז מחיל טרנספורמציה ולבסוף מעביר את הפלט לשכבה הבאה. פונקציות הפעלה בתוך נוירונים אלה עוזרות לרשת ללמוד דפוסים מורכבים על ידי החדרת אי-לינאריות למודל.

רשת עצבית טיפוסית כוללת שלושה סוגים של שכבות: קלט, נסתר ופלט. שכבת הקלט קולטת את הנתונים, השכבות הנסתרות מעבדות אותם ושכבת הפלט מייצרת את התוצאה הסופית. השכבות הנסתרות, לרוב רבות בלמידה עמוקה, הן המקום שבו מתרחש רוב החישוב, מה שמאפשר לרשת ללמוד מתכונות נתונים.

מ-RNNs ועד LSTMs

רשתות עצביות חוזרות (RNNs) הן שיטה גדולה בלמידת מכונה מסורתית, והן פותחו לטיפול בנתונים רציפים, כמו משפטים בטקסט או בסדרות זמן. RNNs מעבדים נתונים ברצף, שומרים על זיכרון פנימי של כניסות קודמות כדי להשפיע על פלטים עתידיים. עם זאת, הם נאבקים בתלות ארוכת טווח עקב בעיית הגרדיאנט הנעלם, שבה השפעת הקלט הראשוני פוחתת ברצפים ארוכים.

רשתות זיכרון לטווח קצר (LSTM) מטפלות במגבלה זו. ל-LSTM, סוג מתקדם של RNN, יש מבנה מורכב יותר הכולל שערים לוויסות זרימת המידע. שערים אלה עוזרים ל-LSTMs לשמור מידע חשוב על פני רצפים ארוכים, מה שהופך אותם ליעילים יותר עבור משימות כמו מודלים של שפות ויצירת טקסט.

היכרות עם רובוטריקים

הכנס לארכיטקטורת השנאים. רובוטריקים מסמנים התקדמות משמעותית בטיפול בנתונים עוקבים, ביצועים טובים יותר מ-RNN ו-LSTM במשימות רבות. הוצג ב נייר ציון דרך "תשומת לב היא כל מה שאתה צריך", שנאים יוצרים מהפכה באופן שבו מודלים מעבדים רצפים, תוך שימוש במנגנון שנקרא תשומת לב עצמית כדי לשקול את החשיבות של חלקים שונים של נתוני הקלט.

שלא כמו RNNs ו-LSTMs, המעבדים נתונים ברצף, שנאים מעבדים רצפים שלמים בו זמנית. עיבוד מקביל זה הופך אותם לא רק ליעילים אלא גם מיומנים בלכידת קשרים מורכבים בנתונים, גורם מכריע במשימות כמו תרגום שפה וסיכום.

מרכיבי מפתח של רובוטריקים

ארכיטקטורת השנאים בנויה על שני מרכיבים מרכזיים: תשומת לב עצמית וקידוד מיקום. תשומת לב עצמית מאפשרת למודל להתמקד בחלקים שונים של רצף הקלט, ולקבוע כמה מיקוד לשים על כל חלק בעת עיבוד מילה או אלמנט מסוים. מנגנון זה מאפשר למודל להבין את ההקשר והקשרים בתוך הנתונים.

קידוד מיקום הוא היבט קריטי נוסף, שנותן למודל תחושה של סדר המילים או האלמנטים ברצף. שלא כמו RNNs, שנאים לא מעבדים נתונים לפי הסדר, ולכן הקידוד הזה נחוץ כדי לשמור על ההקשר של הרצף. הארכיטקטורה מתחלקת גם לבלוקים מקודד ומפענח, כל אחד מבצע פונקציות ספציפיות בעיבוד הקלט ויצירת פלט.

היתרונות של ארכיטקטורת שנאי

רובוטריקים מציעים מספר יתרונות על פני דגמי עיבוד רצף קודמים. היכולת שלהם לעבד רצפים שלמים במקביל מאיצה משמעותית את האימון וההסקות. מקביליות זו, יחד עם תשומת לב עצמית, מאפשרת לשנאים לטפל בתלות ארוכת טווח בצורה יעילה יותר, וללכוד קשרים בנתונים המשתרעים על פערים גדולים ברצף.

יחד עם זה, שנאים מתרחבים בצורה יוצאת דופן עם משאבי נתונים ומחשוב, וזו הסיבה שהם היו מרכזיים בפיתוח מודלים של שפה גדולים. היעילות והיעילות שלהם במשימות שונות הפכו אותם לבחירה פופולרית בקהילת למידת המכונה, במיוחד למשימות NLP מורכבות.

רובוטריקים בלמידת מכונה מודלים גדולים של שפות

רובוטריקים הם עמוד השדרה של מודלים רבים של שפות גדולות כמו GPT (Generative Pretrained Transformer) ו-BERT (ייצוגי קודן דו-כיווני של רובוטריקים). GPT, למשל, מצטיינת ביצירת טקסט דמוי אדם, לומדת מכמויות אדירות של נתונים כדי לייצר שפה קוהרנטית ורלוונטית מבחינה הקשרית. BERT, לעומת זאת, מתמקדת בהבנת ההקשר של מילים במשפטים, תוך מהפכה במשימות כמו מענה על שאלות וניתוח סנטימנטים.

דגמים אלו קידמו באופן דרמטי את תחום ה עיבוד שפה טבעית, המציג את יכולתו של השנאי להבין ולייצר שפה ברמה הקרובה לבקיאות אנושית. הצלחתם עוררה גל של חדשנות, שהובילה לפיתוח דגמים חזקים עוד יותר.

יישומים והשפעה

היישומים של מודלים מבוססי שנאים בעיבוד שפה טבעית הם עצומים וגדלים. הם משמשים בשירותי תרגום לשפות, בכלים ליצירת תוכן, ואפילו ביצירת עוזרי AI המסוגלים להבין ולהגיב לדיבור אנושי. השפעתם משתרעת מעבר למשימות שפה בלבד; שנאים מותאמים לשימוש בתחומים כמו ביואינפורמטיקה ועיבוד וידאו.

ההשפעה של מודלים אלה היא משמעותית, ומציעה התקדמות ביעילות, דיוק ויכולת להתמודד עם משימות שפה מורכבות. ככל שהמודלים האלה ממשיכים להתפתח, הם צפויים לפתוח אפשרויות חדשות בתחומים כמו יצירת תוכן אוטומטית, חינוך מותאם אישית ו-AI מתקדם לשיחות.

שינוי מחר

במבט קדימה, העתיד של השנאים בלמידת מכונה נראה בהיר ומלא בפוטנציאל. החוקרים ממשיכים לחדש, ומשפרים את היעילות והיכולת של מודלים אלה. אנו יכולים לצפות לראות שנאים מיושמים בתחומים מגוונים יותר, ומקדמים עוד יותר את גבול הבינה המלאכותית.

ארכיטקטורת השנאים מייצגת אבן דרך משמעותית במסע של למידת מכונה. הרבגוניות והיעילות שלו לא רק שינו את הנוף של עיבוד שפה טבעית, אלא גם היוו את הבמה לחידושים עתידיים שעשויים יום אחד לטשטש את הגבול בין אינטליגנציה אנושית למכונה.

• הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. העצים את עצמך. גישה כאן.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. הידע מוגבר. גישה כאן.
• PlatoESG. פחמן, קלינטק, אנרגיה, סביבה, שמש, ניהול פסולת. גישה כאן.
• PlatoHealth. מודיעין ביוטכנולוגיה וניסויים קליניים. גישה כאן.
• מקור: https://www.dataversity.net/from-neural-networks-to-transformers-the-evolution-of-machine-learning/