Van neurale netwerken tot transformatoren: de evolutie van machinaal leren - DATAVERSITY

Heruitgegeven door Plato

volgers: 0

Basismodellen zoals grote taalmodellen (LLM's) zijn een uitgebreid en evoluerend onderwerp, maar hoe zijn we hier terechtgekomen? Om tot LLM's te komen, zijn er verschillende lagen die we moeten loslaten, te beginnen met het overkoepelende onderwerp AI en machinaal leren. Machine learning maakt deel uit van AI en is simpelweg het proces waarbij computers leren van data te leren en beslissingen te nemen op basis van data.

De kern bestaat uit verschillende architecturen of methoden, elk met unieke benaderingen voor het verwerken van en leren van gegevens. Hiertoe behoren neurale netwerken, die de structuur van het menselijk brein nabootsen, beslissingsbomen die beslissingen nemen op basis van een reeks regels, en vectormachines ondersteunen die gegevens classificeren door de beste scheidslijn of marge te vinden.

Diep leren is een onderdeel van machinaal leren dat brengt deze concepten verder. Het maakt gebruik van complexe structuren die bekend staan als diepe neurale netwerken, bestaande uit vele lagen van onderling verbonden knooppunten of neuronen. Dankzij deze lagen kan het model leren van enorme hoeveelheden gegevens, waardoor deep learning bijzonder effectief is voor taken als beeld- en spraakherkenning.

Evolutie naar diep leren

Deep learning vertegenwoordigt een aanzienlijke verschuiving ten opzichte van traditioneel machinaal leren. Traditioneel machine learning omvat het voeden van de zorgvuldig geselecteerde functies van de machine, terwijl deep learning-algoritmen deze functies rechtstreeks uit de gegevens leren, wat leidt tot robuustere en ingewikkeldere modellen. De toename van de rekenkracht en de beschikbaarheid van gegevens zorgde voor deze verschuiving, waardoor de training van diepe neurale netwerken mogelijk werd. Bedrijven kunnen experimenteren met deep learning dankzij cloudproviders zoals Amazon Web Services (AWS), dat zijn klanten vrijwel onbeperkte rekenkracht en opslag biedt.

Terug naar deep learning: diepe neurale netwerken zijn in wezen stapels lagen, die elk verschillende aspecten van de gegevens leren. Hoe meer lagen er zijn, hoe dieper het netwerk, vandaar de term ‘deep learning’. Deze netwerken kunnen ingewikkelde patronen in grote datasets leren, waardoor ze zeer effectief zijn voor complexe taken zoals natuurlijke taalverwerking en computervisie.

Neurale netwerken

Wat de basisprincipes van neurale netwerken betreft: deze zijn geïnspireerd door het menselijk brein en bestaan uit neuronen of knooppunten die in een webachtige structuur met elkaar zijn verbonden. Elk neuron verwerkt invoergegevens, past vervolgens een transformatie toe en geeft uiteindelijk de uitvoer door aan de volgende laag. Activeringsfuncties binnen deze neuronen helpen het netwerk complexe patronen te leren door niet-lineariteiten in het model te introduceren.

Een typisch neuraal netwerk bestaat uit drie soorten lagen: invoer, verborgen en uitvoer. De invoerlaag ontvangt de gegevens, de verborgen lagen verwerken deze en de uitvoerlaag produceert het eindresultaat. In de verborgen lagen, die vaak talrijk zijn bij deep learning, vindt het grootste deel van de berekeningen plaats, waardoor het netwerk kan leren van datafuncties.

Van RNN's tot LSTM's

Terugkerende neurale netwerken (RNN's) zijn een belangrijke methode in traditioneel machinaal leren en zijn ontwikkeld om sequentiële gegevens te verwerken, zoals zinnen in tekst of tijdreeksen. RNN's verwerken gegevens opeenvolgend, waarbij ze een intern geheugen van eerdere inputs bijhouden om toekomstige outputs te beïnvloeden. Ze worstelen echter met afhankelijkheden op lange termijn als gevolg van het verdwijnende gradiëntprobleem, waarbij de invloed van initiële inputs in lange reeksen afneemt.

Lange kortetermijngeheugennetwerken (LSTM's) pakken deze beperking aan. LSTM's, een geavanceerd type RNN, hebben een complexere structuur die poorten omvat om de informatiestroom te reguleren. Deze poorten helpen LSTM's belangrijke informatie over lange reeksen vast te houden, waardoor ze effectiever worden voor taken als taalmodellering en het genereren van tekst.

Inleiding tot transformatoren

Betreed de transformatorarchitectuur. Transformers markeren een aanzienlijke vooruitgang in het verwerken van sequentiële gegevens en presteren bij veel taken beter dan RNN's en LSTM's. Geïntroduceerd in de mijlpaalpapier ‘Attention Is All You Need’ zorgen voor een revolutie in de manier waarop modellen reeksen verwerken, waarbij ze een mechanisme gebruiken dat zelfaandacht wordt genoemd en waarmee het belang van verschillende delen van de invoergegevens wordt afgewogen.

In tegenstelling tot RNN's en LSTM's, die gegevens opeenvolgend verwerken, verwerken transformatoren volledige reeksen tegelijkertijd. Deze parallelle verwerking maakt ze niet alleen efficiënt, maar ook bedreven in het vastleggen van complexe relaties in gegevens, een cruciale factor bij taken als taalvertaling en samenvattingen.

Belangrijkste componenten van transformatoren

De transformatorarchitectuur is gebouwd op twee belangrijke componenten: zelfaandacht en positionele codering. Door zelfaandacht kan het model zich concentreren op verschillende delen van de invoerreeks, waarbij wordt bepaald hoeveel aandacht op elk deel moet worden gelegd bij het verwerken van een bepaald woord of element. Dit mechanisme stelt het model in staat de context en relaties binnen de gegevens te begrijpen.

Positionele codering is een ander cruciaal aspect, waardoor het model een idee krijgt van de volgorde van woorden of elementen in de reeks. In tegenstelling tot RNN's verwerken transformatoren de gegevens niet op volgorde, dus deze codering is nodig om de context van de reeks te behouden. De architectuur is ook onderverdeeld in encoder- en decoderblokken, die elk specifieke functies uitvoeren bij het verwerken van de invoer en het genereren van uitvoer.

Voordelen van Transformer-architectuur

Transformers bieden verschillende voordelen ten opzichte van eerdere modellen voor sequentieverwerking. Hun vermogen om hele reeksen parallel te verwerken, versnelt de training en gevolgtrekking aanzienlijk. Dit parallellisme, gekoppeld aan zelfaandacht, stelt transformatoren in staat om effectiever om te gaan met afhankelijkheden over lange afstanden, door relaties in gegevens vast te leggen die grote gaten in de reeks overspannen.

Daarnaast schalen transformatoren uitzonderlijk goed met data- en computerbronnen, en daarom hebben ze een centrale rol gespeeld bij de ontwikkeling van grote taalmodellen. Door hun efficiëntie en effectiviteit bij verschillende taken zijn ze een populaire keuze geworden in de machine learning-gemeenschap, vooral voor complexe NLP-taken.

Transformers in machinaal leren van grote taalmodellen

Transformers vormen de ruggengraat van veel grote taalmodellen zoals GPT (Generative Pretrained Transformer) en BERT (Bidirectionele Encoder Representations from Transformers). GPT blinkt bijvoorbeeld uit in het genereren van mensachtige tekst en leert van enorme hoeveelheden gegevens om coherente en contextueel relevante taal te produceren. BERT daarentegen richt zich op het begrijpen van de context van woorden in zinnen, waardoor taken als het beantwoorden van vragen en sentimentanalyse radicaal worden veranderd.

Deze modellen hebben het vakgebied dramatisch vooruit gebracht natuurlijke taalverwerking, waarin het vermogen van de transformator wordt getoond om taal te begrijpen en te genereren op een niveau dat dicht bij de menselijke vaardigheid ligt. Hun succes heeft geleid tot een golf van innovatie, wat heeft geleid tot de ontwikkeling van nog krachtigere modellen.

Toepassingen en impact

De toepassingen van op transformatoren gebaseerde modellen bij de verwerking van natuurlijke taal zijn enorm en groeiend. Ze worden gebruikt in vertaaldiensten, tools voor het genereren van inhoud en zelfs bij het creëren van AI-assistenten die menselijke spraak kunnen begrijpen en erop kunnen reageren. Hun impact reikt verder dan alleen taaltaken; transformatoren worden aangepast voor gebruik op gebieden als bio-informatica en videoverwerking.

De impact van deze modellen is aanzienlijk en biedt vooruitgang op het gebied van efficiëntie, nauwkeurigheid en het vermogen om complexe taaltaken uit te voeren. Naarmate deze modellen zich blijven ontwikkelen, wordt verwacht dat ze nieuwe mogelijkheden zullen openen op gebieden als geautomatiseerde contentcreatie, gepersonaliseerd onderwijs en geavanceerde conversatie-AI.

Morgen transformeren

Vooruitkijkend lijkt de toekomst van transformatoren in machine learning helder en vol potentieel. Onderzoekers blijven innoveren en verbeteren de efficiëntie en mogelijkheden van deze modellen. We kunnen verwachten dat transformatoren in meer uiteenlopende domeinen zullen worden toegepast, waardoor de grens van kunstmatige intelligentie verder wordt verlegd.

De transformatorarchitectuur vertegenwoordigt een belangrijke mijlpaal in de reis van machine learning. De veelzijdigheid en efficiëntie ervan hebben niet alleen het landschap van natuurlijke taalverwerking getransformeerd, maar hebben ook de weg geëffend voor toekomstige innovaties die op een dag de grens tussen menselijke en machine-intelligentie zouden kunnen doen vervagen.