Od nevronskih mrež do transformatorjev: razvoj strojnega učenja – DATAVERSITY

Osnovni modeli, kot so veliki jezikovni modeli (LLM), so obsežna in razvijajoča se tema, toda kako smo prišli sem? Da bi prišli do magistrskih študijev, moramo razčistiti več plasti, začenši s krovno temo umetne inteligence in strojnega učenja. Strojno učenje je del umetne inteligence in je preprosto proces učenja računalnikov, da se učijo in sprejemajo odločitve na podlagi podatkov.

Njegovo jedro so različne arhitekture ali metode, vsaka z edinstvenimi pristopi k obdelavi in ​​učenju iz podatkov. Sem spadajo nevronske mreže, ki posnemajo strukturo človeških možganov, drevesa odločanja, ki sprejemajo odločitve na podlagi niza pravil, in podpirajo vektorske stroje, ki razvrščajo podatke z iskanjem najboljše ločnice ali roba.

Globoko učenje je a podnabor strojnega učenja ki te koncepte popelje dlje. Uporablja zapletene strukture, znane kot globoke nevronske mreže, sestavljene iz številnih plasti med seboj povezanih vozlišč ali nevronov. Te plasti omogočajo modelu učenje iz ogromnih količin podatkov, zaradi česar je globoko učenje še posebej učinkovito za naloge, kot sta prepoznavanje slik in govora.

Od evolucije do globokega učenja

Globoko učenje predstavlja pomemben premik od tradicionalnega strojnega učenja. Tradicionalno strojno učenje vključuje dovajanje ročno izbranih funkcij stroja, medtem ko se algoritmi globokega učenja teh funkcij učijo neposredno iz podatkov, kar vodi do bolj robustnih in zapletenih modelov. Povečanje računalniške moči in razpoložljivosti podatkov je spodbudilo ta premik, kar je omogočilo usposabljanje globokih nevronskih mrež. Podjetja lahko eksperimentirajo z globokim učenjem zahvaljujoč ponudnikom v oblaku, kot je Amazon Web Services (AWS), ki svojim strankam ponuja praktično neomejeno število računov in prostora za shranjevanje.

Če se vrnemo k globokemu učenju: globoke nevronske mreže so v bistvu nizi plasti, od katerih se vsaka uči različnih vidikov podatkov. Več kot je plasti, globlje je omrežje, od tod tudi izraz »globoko učenje«. Ta omrežja se lahko naučijo zapletenih vzorcev v velikih naborih podatkov, zaradi česar so zelo učinkovita za kompleksne naloge, kot sta obdelava naravnega jezika in računalniški vid.

Nevronske mreže

Osnove nevronskih mrež se zgledujejo po človeških možganih in so sestavljene iz nevronov ali vozlišč, povezanih v mrežo podobni strukturi. Vsak nevron obdela vhodne podatke, nato uporabi transformacijo in končno posreduje izhod na naslednjo plast. Aktivacijske funkcije znotraj teh nevronov pomagajo omrežju pri učenju zapletenih vzorcev z vnosom nelinearnosti v model.

Tipična nevronska mreža je sestavljena iz treh vrst plasti: vhodne, skrite in izhodne. Vhodna plast sprejme podatke, skrite plasti jih obdelajo, izhodna plast pa proizvede končni rezultat. Skrite plasti, ki so pri globokem učenju pogosto številne, so tam, kjer poteka večina računanja, kar omrežju omogoča učenje iz podatkovnih funkcij.

Od RNN do LSTM

Ponavljajoče se nevronske mreže (RNN) so pomembna metoda v tradicionalnem strojnem učenju in so bile razvite za obdelavo zaporednih podatkov, kot so stavki v besedilu ali časovne serije. RNN obdelujejo podatke zaporedno in ohranjajo notranji pomnilnik prejšnjih vnosov, da vplivajo na prihodnje izhode. Vendar pa se spopadajo z odvisnostmi na dolge razdalje zaradi težave z izginjajočim gradientom, kjer se vpliv začetnih vnosov zmanjša v dolgih zaporedjih.

Omrežja dolgega kratkoročnega spomina (LSTM) obravnavajo to omejitev. LSTM, napredna vrsta RNN, imajo bolj zapleteno strukturo, ki vključuje vrata za uravnavanje pretoka informacij. Ta vrata pomagajo LSTM-jem obdržati pomembne informacije v dolgih zaporedjih, zaradi česar so bolj učinkoviti za naloge, kot sta jezikovno modeliranje in generiranje besedila.

Uvod v transformatorje

Vnesite arhitekturo transformatorja. Transformatorji označujejo pomemben napredek pri obdelavi zaporednih podatkov, saj pri številnih nalogah prekašajo RNN in LSTM. Predstavljen v mejnik papirja »Pozornost je vse, kar potrebujete«, transformatorji revolucionirajo način, kako modeli obdelujejo zaporedja, z uporabo mehanizma, imenovanega samopozornost, za pretehtanje pomembnosti različnih delov vhodnih podatkov.

Za razliko od RNN in LSTM, ki podatke obdelujejo zaporedno, transformatorji obdelujejo celotne sekvence hkrati. Zaradi te vzporedne obdelave so ne le učinkoviti, ampak tudi spretni pri zajemanju zapletenih odnosov v podatkih, kar je ključni dejavnik pri nalogah, kot sta prevajanje jezikov in povzemanje.

Ključne komponente transformatorjev

Arhitektura transformatorja je zgrajena na dveh ključnih komponentah: samopozornost in pozicijsko kodiranje. Samoosredotočenost omogoča modelu, da se osredotoči na različne dele vhodnega zaporedja, pri čemer določa, koliko pozornosti je treba dati posameznemu delu pri obdelavi določene besede ali elementa. Ta mehanizem omogoča modelu razumevanje konteksta in odnosov v podatkih.

Pozicijsko kodiranje je še en kritičen vidik, ki daje modelu občutek vrstnega reda besed ali elementov v zaporedju. Za razliko od RNN transformatorji ne obdelujejo podatkov po vrstnem redu, zato je to kodiranje potrebno za ohranjanje konteksta zaporedja. Arhitektura je prav tako razdeljena na bloke kodirnikov in dekodirnikov, od katerih vsak izvaja posebne funkcije pri obdelavi vhoda in generiranju izhoda.

Prednosti transformatorske arhitekture

Transformatorji ponujajo več prednosti pred prejšnjimi modeli zaporedne obdelave. Njihova zmožnost vzporedne obdelave celotnih sekvenc znatno pospeši usposabljanje in sklepanje. Ta vzporednost, skupaj s samopozornostjo, omogoča transformatorjem, da učinkoviteje obravnavajo odvisnosti na dolge razdalje in zajamejo razmerja v podatkih, ki zajemajo velike vrzeli v zaporedju.

Poleg tega se transformatorji izjemno dobro prilagajajo podatkovnim in računalniškim virom, zato so bili osrednjega pomena pri razvoju velikih jezikovnih modelov. Zaradi njihove učinkovitosti in uspešnosti pri različnih nalogah so postali priljubljena izbira v skupnosti strojnega učenja, zlasti za kompleksne NLP naloge.

Transformatorji v velikih jezikovnih modelih strojnega učenja

Transformatorji so hrbtenica številnih velikih jezikovnih modelov, kot sta GPT (Generative Pretrained Transformer) in BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). GPT je na primer odličen pri ustvarjanju besedila, podobnega človeku, pri čemer se uči iz ogromnih količin podatkov za ustvarjanje skladnega in kontekstualno ustreznega jezika. Po drugi strani pa se BERT osredotoča na razumevanje konteksta besed v stavkih, kar revolucionarno spreminja naloge, kot sta odgovarjanje na vprašanja in analiza čustev.

Ti modeli so dramatično napredovali na področju obdelava naravnega jezika, ki prikazuje sposobnost transformatorja za razumevanje in ustvarjanje jezika na ravni, ki je blizu človeškemu znanju. Njihov uspeh je spodbudil val inovacij, kar je vodilo v razvoj še zmogljivejših modelov.

Aplikacije in vpliv

Uporabe transformatorskih modelov pri obdelavi naravnega jezika so obsežne in naraščajo. Uporabljajo se v storitvah prevajanja jezikov, orodjih za ustvarjanje vsebine in celo pri ustvarjanju pomočnikov AI, ki so sposobni razumeti človeški govor in se nanj odzvati. Njihov vpliv presega le jezikovne naloge; transformatorji se prilagajajo za uporabo na področjih, kot sta bioinformatika in video obdelava.

Vpliv teh modelov je precejšen, saj ponujajo napredek v učinkovitosti, natančnosti in zmožnosti obvladovanja kompleksnih jezikovnih nalog. Ker se ti modeli še naprej razvijajo, se pričakuje, da bodo odprli nove možnosti na področjih, kot so avtomatizirano ustvarjanje vsebine, prilagojeno izobraževanje in napredna pogovorna umetna inteligenca.

Preobrazba jutri

Če pogledamo naprej, se zdi prihodnost transformatorjev v strojnem učenju svetla in polna potenciala. Raziskovalci nadaljujejo z inovacijami ter izboljšujejo učinkovitost in zmogljivost teh modelov. Pričakujemo lahko, da bomo transformatorje uporabljali na bolj raznolikih področjih, s čimer bomo še naprej napredovali na področju umetne inteligence.

Arhitektura transformatorja predstavlja pomemben mejnik na poti strojnega učenja. Njegova vsestranskost in učinkovitost nista le preoblikovali pokrajine obdelave naravnega jezika, temveč sta postavili temelje za prihodnje inovacije, ki bi lahko nekega dne zabrisale mejo med človeško in strojno inteligenco.

• Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Opolnomočite se. Dostopite tukaj.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
• PlatoESG. Ogljik, CleanTech, Energija, Okolje, sončna energija, Ravnanje z odpadki. Dostopite tukaj.
• PlatoHealth. Obveščanje o biotehnologiji in kliničnih preskušanjih. Dostopite tukaj.
• vir: https://www.dataversity.net/from-neural-networks-to-transformers-the-evolution-of-machine-learning/