От нейронных сетей к трансформаторам: эволюция машинного обучения - DATAVERSITY

Переиздано Платоном

Читают: 0

Базовые модели, такие как модели больших языков (LLM), представляют собой обширную и развивающуюся тему, но как мы к этому пришли? Чтобы добраться до LLM, нам нужно отодвинуть несколько слоев, начиная со всеобъемлющей темы искусственного интеллекта и машинного обучения. Машинное обучение находится в рамках искусственного интеллекта, и это просто процесс обучения компьютеров учиться и принимать решения на основе данных.

В его основе лежат различные архитектуры и методы, каждый из которых имеет уникальные подходы к обработке и обучению на основе данных. К ним относятся нейронные сети, имитирующие структуру человеческого мозга, деревья решений, которые принимают решения на основе набора правил, а также поддерживающие векторные машины, которые классифицируют данные, находя лучшую разделительную линию или границу.

Глубокое обучение – это подмножество машинного обучения это развивает эти концепции дальше. Он использует сложные структуры, известные как глубокие нейронные сети, состоящие из множества слоев взаимосвязанных узлов или нейронов. Эти слои позволяют модели учиться на огромных объемах данных, что делает глубокое обучение особенно эффективным для таких задач, как распознавание изображений и речи.

Эволюция к глубокому обучению

Глубокое обучение представляет собой значительный отход от традиционного машинного обучения. Традиционное машинное обучение включает в себя передачу выбранных вручную функций машины, в то время как алгоритмы глубокого обучения изучают эти функции непосредственно из данных, что приводит к созданию более надежных и сложных моделей. Увеличение вычислительной мощности и доступности данных способствовало этому сдвигу, что позволило обучать глубокие нейронные сети. Компании могут экспериментировать с глубоким обучением благодаря облачным провайдерам, таким как Amazon Web Services (AWS), которые предлагают своим клиентам практически неограниченные вычислительные ресурсы и хранилище.

Возвращаясь к глубокому обучению: глубокие нейронные сети, по сути, представляют собой стопки слоев, каждый из которых изучает разные аспекты данных. Чем больше слоев, тем глубже сеть, отсюда и термин «глубокое обучение». Эти сети могут изучать сложные закономерности в больших наборах данных, что делает их высокоэффективными для решения сложных задач, таких как обработка естественного языка и компьютерное зрение.

Нейронные сети

Что касается основ нейронных сетей, то они вдохновлены человеческим мозгом и состоят из нейронов или узлов, соединенных в паутинную структуру. Каждый нейрон обрабатывает входные данные, затем применяет преобразование и, наконец, передает выходные данные на следующий уровень. Функции активации внутри этих нейронов помогают сети изучать сложные закономерности, вводя в модель нелинейности.

Типичная нейронная сеть состоит из трех типов слоев: входного, скрытого и выходного. Входной слой получает данные, скрытые слои обрабатывают их, а выходной слой выдает конечный результат. Скрытые слои, часто многочисленные при глубоком обучении, — это то место, где происходит большая часть вычислений, что позволяет сети учиться на основе данных.

От RNN к LSTM

Рекуррентные нейронные сети (RNN) — это важный метод традиционного машинного обучения, и они были разработаны для обработки последовательных данных, таких как предложения в тексте или временные ряды. RNN обрабатывают данные последовательно, сохраняя во внутренней памяти предыдущие входные данные, чтобы влиять на будущие выходные данные. Однако им приходится бороться с долгосрочными зависимостями из-за проблемы исчезающего градиента, когда влияние первоначальных входных данных уменьшается в длинных последовательностях.

Сети долгосрочной краткосрочной памяти (LSTM) устраняют это ограничение. LSTM, усовершенствованный тип RNN, имеют более сложную структуру, включающую шлюзы для регулирования потока информации. Эти шлюзы помогают LSTM сохранять важную информацию в длинных последовательностях, что делает их более эффективными для таких задач, как моделирование языка и генерация текста.

Введение в трансформаторы

Введите архитектуру трансформатора. Трансформаторы знаменуют собой значительный прогресс в обработке последовательных данных, превосходя RNN и LSTM во многих задачах. Представлен в ориентир бумага «Внимание — это все, что вам нужно», преобразователи революционизируют способы обработки последовательностей моделей, используя механизм, называемый самовниманием, для взвешивания важности различных частей входных данных.

В отличие от RNN и LSTM, которые обрабатывают данные последовательно, преобразователи обрабатывают целые последовательности одновременно. Эта параллельная обработка делает их не только эффективными, но и способными улавливать сложные взаимосвязи в данных, что является решающим фактором в таких задачах, как языковой перевод и обобщение.

Ключевые компоненты трансформаторов

Архитектура преобразователя построена на двух ключевых компонентах: самообслуживании и позиционном кодировании. Самовнимание позволяет модели сосредоточиться на различных частях входной последовательности, определяя, сколько внимания следует уделять каждой части при обработке определенного слова или элемента. Этот механизм позволяет модели понимать контекст и отношения внутри данных.

Позиционное кодирование — еще один важный аспект, дающий модели представление о порядке слов или элементов в последовательности. В отличие от RNN, преобразователи не обрабатывают данные по порядку, поэтому такое кодирование необходимо для сохранения контекста последовательности. Архитектура также делится на блоки кодера и декодера, каждый из которых выполняет определенные функции по обработке входных данных и генерации выходных данных.

Преимущества архитектуры-трансформера

Трансформаторы предлагают несколько преимуществ по сравнению с предыдущими моделями обработки последовательностей. Их способность параллельно обрабатывать целые последовательности значительно ускоряет обучение и вывод. Этот параллелизм в сочетании с самообслуживанием позволяет преобразователям более эффективно обрабатывать долгосрочные зависимости, фиксируя связи в данных, которые охватывают большие пробелы в последовательности.

Наряду с этим преобразователи исключительно хорошо масштабируются с данными и вычислительными ресурсами, поэтому они играют центральную роль в разработке больших языковых моделей. Их эффективность и результативность в различных задачах сделали их популярным выбором в сообществе машинного обучения, особенно для сложных задач НЛП.

Трансформаторы в больших языковых моделях машинного обучения

Трансформаторы являются основой многих больших языковых моделей, таких как GPT (генеративный предварительно обученный преобразователь) и BERT (представления двунаправленного кодировщика из трансформаторов). GPT, например, превосходно генерирует текст, похожий на человеческий, обучаясь на огромных объемах данных для создания связного и контекстуально соответствующего языка. BERT, с другой стороны, фокусируется на понимании контекста слов в предложениях, совершая революцию в таких задачах, как ответы на вопросы и анализ настроений.

Эти модели значительно продвинули область обработки естественного языка, демонстрируя способность трансформера понимать и генерировать язык на уровне, близком к человеческому. Их успех стимулировал волну инноваций, приведшую к разработке еще более мощных моделей.

Приложения и влияние

Применение моделей на основе преобразователей в обработке естественного языка обширно и продолжает расти. Они используются в службах языкового перевода, инструментах генерации контента и даже при создании помощников искусственного интеллекта, способных понимать человеческую речь и реагировать на нее. Их влияние выходит за рамки просто языковых задач; Трансформаторы адаптируются для использования в таких областях, как биоинформатика и обработка видео.

Влияние этих моделей существенно, поскольку они обеспечивают повышение эффективности, точности и способности решать сложные языковые задачи. Ожидается, что по мере развития этих моделей они откроют новые возможности в таких областях, как автоматическое создание контента, персонализированное образование и продвинутый диалоговый искусственный интеллект.

Преобразование завтрашнего дня

Заглядывая в будущее, будущее преобразователей машинного обучения кажется ярким и полным потенциала. Исследователи продолжают внедрять инновации, повышая эффективность и возможности этих моделей. Мы можем ожидать, что трансформаторы будут применяться в более разнообразных областях, что еще больше продвинет границы искусственного интеллекта.

Архитектура-трансформер представляет собой важную веху на пути машинного обучения. Его универсальность и эффективность не только изменили ландшафт обработки естественного языка, но и подготовили почву для будущих инноваций, которые однажды могут стереть грань между человеческим и машинным интеллектом.