Od sieci neuronowych do transformatorów: ewolucja uczenia maszynowego – DATAVERSITY

Podstawowe modele, takie jak duże modele językowe (LLM), to rozległy i ewoluujący temat, ale jak tu dotarliśmy? Aby dotrzeć do LLM, musimy omówić kilka warstw, zaczynając od nadrzędnego tematu sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Uczenie maszynowe wchodzi w zakres sztucznej inteligencji i jest po prostu procesem uczenia komputerów, jak uczyć się i podejmować decyzje na podstawie danych.

U jego podstaw leżą różne architektury lub metody, z których każda charakteryzuje się unikalnym podejściem do przetwarzania i uczenia się na podstawie danych. Należą do nich sieci neuronowe naśladujące strukturę ludzkiego mózgu, drzewa decyzyjne podejmujące decyzje w oparciu o zestaw reguł oraz maszyny wektorów pomocniczych, które klasyfikują dane, znajdując najlepszą linię podziału lub margines.

Głębokie uczenie się to podzbiór uczenia maszynowego to posuwa te koncepcje dalej. Wykorzystuje złożone struktury zwane głębokimi sieciami neuronowymi, złożone z wielu warstw połączonych ze sobą węzłów lub neuronów. Warstwy te umożliwiają modelowi uczenie się na podstawie ogromnych ilości danych, dzięki czemu głębokie uczenie się jest szczególnie skuteczne w przypadku zadań takich jak rozpoznawanie obrazu i mowy.

Ewolucja do głębokiego uczenia się

Głębokie uczenie się stanowi znaczącą zmianę w stosunku do tradycyjnego uczenia maszynowego. Tradycyjne uczenie maszynowe polega na zasilaniu wybranych przez maszynę funkcji, podczas gdy algorytmy głębokiego uczenia się uczą się tych funkcji bezpośrednio z danych, co prowadzi do tworzenia solidniejszych i bardziej skomplikowanych modeli. Wzrost mocy obliczeniowej i dostępności danych napędzał tę zmianę, umożliwiając szkolenie głębokich sieci neuronowych. Firmy mogą eksperymentować z głębokim uczeniem się dzięki dostawcom usług w chmurze, takim jak Amazon Web Services (AWS), którzy oferują swoim klientom praktycznie nieograniczoną moc obliczeniową i pamięć masową.

Wracając do głębokiego uczenia się: głębokie sieci neuronowe to zasadniczo stosy warstw, z których każda uczy się różnych aspektów danych. Im więcej warstw, tym głębsza sieć, stąd określenie „głębokie uczenie się”. Sieci te mogą uczyć się skomplikowanych wzorców w dużych zbiorach danych, co czyni je bardzo skutecznymi w przypadku złożonych zadań, takich jak przetwarzanie języka naturalnego i widzenie komputerowe.

Sieci neuronowe

Jeśli chodzi o podstawy sieci neuronowych, są one inspirowane ludzkim mózgiem i składają się z neuronów lub węzłów połączonych w strukturę przypominającą sieć. Każdy neuron przetwarza dane wejściowe, następnie dokonuje transformacji i na koniec przekazuje dane wyjściowe do następnej warstwy. Funkcje aktywacji w tych neuronach pomagają sieci uczyć się złożonych wzorców poprzez wprowadzenie nieliniowości do modelu.

Typowa sieć neuronowa składa się z trzech typów warstw: wejściowej, ukrytej i wyjściowej. Warstwa wejściowa odbiera dane, warstwy ukryte je przetwarzają, a warstwa wyjściowa generuje końcowy wynik. Warstwy ukryte, często liczne w przypadku głębokiego uczenia się, to miejsca, w których odbywa się większość obliczeń, umożliwiając sieci uczenie się na podstawie funkcji danych.

Od RNN do LSTM

Rekurencyjne sieci neuronowe (RNN) stanowią ważną metodę w tradycyjnym uczeniu maszynowym i zostały opracowane do obsługi danych sekwencyjnych, takich jak zdania w tekście lub szeregi czasowe. RNN przetwarzają dane sekwencyjnie, utrzymując wewnętrzną pamięć poprzednich danych wejściowych, aby wpływać na przyszłe wyniki. Jednakże borykają się z zależnościami dalekiego zasięgu ze względu na problem zanikającego gradientu, w którym wpływ początkowych danych wejściowych maleje w długich sekwencjach.

Sieci pamięci krótkotrwałej (LSTM) rozwiązują to ograniczenie. LSTM, zaawansowany typ RNN, mają bardziej złożoną strukturę, która zawiera bramki regulujące przepływ informacji. Bramki te pomagają LSTM zachować ważne informacje w długich sekwencjach, dzięki czemu są bardziej skuteczne w zadaniach takich jak modelowanie języka i generowanie tekstu.

Wprowadzenie do transformatorów

Wprowadź architekturę transformatora. Transformatory stanowią znaczący postęp w obsłudze danych sekwencyjnych, przewyższając RNN i LSTM w wielu zadaniach. Wprowadzony w papier rozpoznawczy Transformatory „uwaga to wszystko, czego potrzebujesz” rewolucjonizują sposób, w jaki modele przetwarzają sekwencje, wykorzystując mechanizm zwany samouwagą do ważenia różnych części danych wejściowych.

W przeciwieństwie do RNN i LSTM, które przetwarzają dane sekwencyjnie, transformatory przetwarzają jednocześnie całe sekwencje. To równoległe przetwarzanie czyni je nie tylko wydajnymi, ale także biegłymi w wychwytywaniu złożonych relacji w danych, co jest kluczowym czynnikiem w zadaniach takich jak tłumaczenie językowe i podsumowania.

Kluczowe elementy transformatorów

Architektura transformatora opiera się na dwóch kluczowych komponentach: samouważności i kodowaniu pozycyjnym. Samouważność pozwala modelowi skupić się na różnych częściach sekwencji wejściowej, określając, ile uwagi należy położyć na każdej części podczas przetwarzania określonego słowa lub elementu. Mechanizm ten umożliwia modelowi zrozumienie kontekstu i relacji zachodzących w danych.

Kodowanie pozycyjne to kolejny krytyczny aspekt, dający modelowi poczucie kolejności słów lub elementów w sekwencji. W przeciwieństwie do RNN, transformatory nie przetwarzają danych w kolejności, więc to kodowanie jest konieczne, aby zachować kontekst sekwencji. Architektura jest również podzielona na bloki kodera i dekodera, z których każdy wykonuje określone funkcje w przetwarzaniu danych wejściowych i generowaniu danych wyjściowych.

Zalety architektury transformatorowej

Transformatory oferują kilka zalet w porównaniu z poprzednimi modelami przetwarzania sekwencyjnego. Ich zdolność do równoległego przetwarzania całych sekwencji znacznie przyspiesza uczenie i wnioskowanie. Ta równoległość w połączeniu z samouważnością umożliwia transformatorom skuteczniejszą obsługę zależności dalekiego zasięgu, przechwytując relacje w danych obejmujących duże luki w sekwencji.

Oprócz tego transformatory wyjątkowo dobrze skalują się w przypadku zasobów danych i obliczeniowych, dlatego odegrały kluczową rolę w opracowywaniu dużych modeli językowych. Ich wydajność i skuteczność w różnych zadaniach uczyniła je popularnym wyborem w społeczności uczących się maszyn, szczególnie w przypadku złożonych zadań NLP.

Transformatory w modelach wielkojęzykowych uczenia maszynowego

Transformatory stanowią podstawę wielu dużych modeli językowych, takich jak GPT (Generative Pretrained Transformer) i BERT (Dwukierunkowe reprezentacje enkoderów z transformatorów). Na przykład GPT przoduje w generowaniu tekstu przypominającego ludzki, ucząc się na podstawie ogromnych ilości danych, aby stworzyć spójny i odpowiedni kontekstowo język. BERT natomiast koncentruje się na zrozumieniu kontekstu słów w zdaniach, rewolucjonizując zadania takie jak odpowiadanie na pytania i analiza nastrojów.

Modele te radykalnie rozwinęły dziedzinę przetwarzanie języka naturalnego, pokazując zdolność transformatora do rozumienia i generowania języka na poziomie zbliżonym do ludzkiej biegłości. Ich sukces pobudził falę innowacji, która doprowadziła do opracowania jeszcze potężniejszych modeli.

Zastosowania i wpływ

Zastosowania modeli opartych na transformatorach w przetwarzaniu języka naturalnego są ogromne i stale rosną. Wykorzystuje się je w usługach tłumaczeń językowych, narzędziach do generowania treści, a nawet przy tworzeniu asystentów AI zdolnych do rozumienia ludzkiej mowy i reagowania na nią. Ich wpływ wykracza poza same zadania językowe; Transformatory są przystosowane do stosowania w takich dziedzinach, jak bioinformatyka i przetwarzanie wideo.

Wpływ tych modeli jest znaczny i zapewnia postęp w zakresie wydajności, dokładności i możliwości radzenia sobie ze złożonymi zadaniami językowymi. Oczekuje się, że w miarę ewolucji tych modeli otworzą się nowe możliwości w takich obszarach, jak zautomatyzowane tworzenie treści, spersonalizowana edukacja i zaawansowana konwersacyjna sztuczna inteligencja.

Transformacja jutra

Patrząc w przyszłość, przyszłość transformatorów w uczeniu maszynowym wydaje się jasna i pełna potencjału. Naukowcy w dalszym ciągu wprowadzają innowacje, poprawiając wydajność i możliwości tych modeli. Możemy spodziewać się zastosowań transformatorów w bardziej zróżnicowanych dziedzinach, co przyczyni się do dalszego przesuwania granic sztucznej inteligencji.

Architektura transformatora stanowi znaczący kamień milowy na drodze do uczenia maszynowego. Jego wszechstronność i wydajność nie tylko zmieniły krajobraz przetwarzania języka naturalnego, ale także przygotowały grunt pod przyszłe innowacje, które pewnego dnia mogą zatrzeć granicę między inteligencją człowieka i maszyny.

• Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
• PlatoData.Network Pionowe generatywne AI. Wzmocnij się. Dostęp tutaj.
• PlatoAiStream. Inteligencja Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
• PlatonESG. Węgiel Czysta technologia, Energia, Środowisko, Słoneczny, Gospodarowanie odpadami. Dostęp tutaj.
• Platon Zdrowie. Inteligencja w zakresie biotechnologii i badań klinicznych. Dostęp tutaj.
• Źródło: https://www.dataversity.net/from-neural-networks-to-transformers-the-evolution-of-machine-learning/