From Neural Networks To Transformers: The Evolution Of Machine Learning - DATAVERSITY

เผยแพร่ซ้ำโดยเพลโต

ผู้ติดตาม: 0

โมเดลพื้นฐาน เช่น โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เป็นวิชาที่กว้างใหญ่และมีการพัฒนา แต่เรามาที่นี่ได้อย่างไร ในการเข้าสู่ LLM มีหลายเลเยอร์ที่เราจำเป็นต้องทบทวน โดยเริ่มจากหัวข้อที่ครอบคลุมของ AI และการเรียนรู้ของเครื่อง การเรียนรู้ของเครื่องอยู่ใน AI และเป็นเพียงกระบวนการสอนคอมพิวเตอร์ให้เรียนรู้และตัดสินใจตามข้อมูล

หัวใจหลักของมันคือสถาปัตยกรรมหรือวิธีการต่างๆ ซึ่งแต่ละวิธีมีแนวทางเฉพาะในการประมวลผลและการเรียนรู้จากข้อมูล ซึ่งรวมถึงโครงข่ายประสาทเทียมซึ่งเลียนแบบโครงสร้างของสมองมนุษย์ แผนผังการตัดสินใจที่ทำการตัดสินใจตามกฎเกณฑ์ต่างๆ และสนับสนุนเครื่องเวกเตอร์ที่จำแนกข้อมูลโดยการค้นหาเส้นแบ่งหรือระยะขอบที่ดีที่สุด

การเรียนรู้เชิงลึกคือก ชุดย่อยของแมชชีนเลิร์นนิง ที่นำแนวคิดเหล่านี้ไปต่อยอด ใช้โครงสร้างที่ซับซ้อนที่เรียกว่าโครงข่ายประสาทเทียมระดับลึก ซึ่งประกอบด้วยโหนดหรือเซลล์ประสาทหลายชั้นที่เชื่อมต่อถึงกัน เลเยอร์เหล่านี้ช่วยให้โมเดลเรียนรู้จากข้อมูลจำนวนมหาศาล ทำให้การเรียนรู้เชิงลึกมีประสิทธิภาพโดยเฉพาะสำหรับงานต่างๆ เช่น การจดจำรูปภาพและคำพูด

วิวัฒนาการสู่การเรียนรู้เชิงลึก

การเรียนรู้เชิงลึกแสดงถึงการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญจากการเรียนรู้ของเครื่องแบบดั้งเดิม การเรียนรู้ของเครื่องแบบดั้งเดิมเกี่ยวข้องกับการป้อนคุณสมบัติที่เลือกสรรมาของเครื่อง ในขณะที่อัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกเรียนรู้คุณสมบัติเหล่านี้โดยตรงจากข้อมูล นำไปสู่แบบจำลองที่แข็งแกร่งและซับซ้อนยิ่งขึ้น การเพิ่มขึ้นของพลังการคำนวณและความพร้อมใช้งานของข้อมูลช่วยขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงนี้ ทำให้สามารถฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเชิงลึกได้ บริษัทต่างๆ สามารถทดลองใช้การเรียนรู้เชิงลึกได้ด้วยผู้ให้บริการระบบคลาวด์ เช่น Amazon Web Services (AWS) ซึ่งนำเสนอการประมวลผลและพื้นที่เก็บข้อมูลแทบไม่จำกัดสำหรับลูกค้า

กลับไปสู่การเรียนรู้เชิงลึก: โครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึกนั้นเป็นชั้นซ้อนกัน โดยแต่ละชั้นจะเรียนรู้แง่มุมที่แตกต่างกันของข้อมูล ยิ่งมีเลเยอร์มากเท่าไร เครือข่ายก็ยิ่งลึกมากขึ้นเท่านั้น จึงเป็นที่มาของคำว่า "การเรียนรู้เชิงลึก" เครือข่ายเหล่านี้สามารถเรียนรู้รูปแบบที่ซับซ้อนในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ทำให้มีประสิทธิภาพสูงสำหรับงานที่ซับซ้อน เช่น การประมวลผลภาษาธรรมชาติและคอมพิวเตอร์วิทัศน์

โครงข่ายประสาทเทียม

สำหรับพื้นฐานของโครงข่ายประสาทเทียมนั้นได้รับแรงบันดาลใจจากสมองของมนุษย์และประกอบด้วยเซลล์ประสาทหรือโหนดที่เชื่อมต่อกันในโครงสร้างคล้ายใยแมงมุม เซลล์ประสาทแต่ละอันจะประมวลผลข้อมูลอินพุต จากนั้นจึงใช้การแปลง และสุดท้ายก็ส่งเอาต์พุตไปยังเลเยอร์ถัดไป ฟังก์ชันการเปิดใช้งานภายในเซลล์ประสาทเหล่านี้ช่วยให้เครือข่ายเรียนรู้รูปแบบที่ซับซ้อนโดยการแนะนำความไม่เชิงเส้นในแบบจำลอง

โครงข่ายประสาทเทียมทั่วไปประกอบด้วยเลเยอร์สามประเภท: อินพุต ซ่อนเร้น และเอาต์พุต เลเยอร์อินพุตจะได้รับข้อมูล เลเยอร์ที่ซ่อนอยู่จะประมวลผลข้อมูล และเลเยอร์เอาท์พุตจะให้ผลลัพธ์สุดท้าย เลเยอร์ที่ซ่อนอยู่ซึ่งมักมีจำนวนมากในการเรียนรู้เชิงลึกคือจุดที่การคำนวณส่วนใหญ่เกิดขึ้น ซึ่งช่วยให้เครือข่ายสามารถเรียนรู้จากคุณลักษณะข้อมูลได้

จาก RNN ไปจนถึง LSTM

โครงข่ายประสาทเทียมแบบเกิดซ้ำ (RNN) เป็นวิธีการสำคัญในแมชชีนเลิร์นนิงแบบดั้งเดิม และได้รับการพัฒนาเพื่อจัดการข้อมูลตามลำดับ เช่น ประโยคในข้อความหรืออนุกรมเวลา RNN ประมวลผลข้อมูลตามลำดับ โดยรักษาหน่วยความจำภายในของอินพุตก่อนหน้าเพื่อให้ส่งผลต่อเอาต์พุตในอนาคต อย่างไรก็ตาม พวกเขาต่อสู้กับการพึ่งพาระยะยาวเนื่องจากปัญหาเกรเดียนต์ที่หายไป ซึ่งอิทธิพลของอินพุตเริ่มต้นลดน้อยลงในลำดับที่ยาว

เครือข่ายหน่วยความจำระยะสั้นระยะยาว (LSTM) จัดการกับข้อจำกัดนี้ LSTM ซึ่งเป็น RNN ประเภทขั้นสูง มีโครงสร้างที่ซับซ้อนมากขึ้น ซึ่งรวมถึงประตูเพื่อควบคุมการไหลของข้อมูล ประตูเหล่านี้ช่วยให้ LSTM เก็บข้อมูลสำคัญไว้เป็นลำดับยาวๆ ทำให้มีประสิทธิภาพมากขึ้นสำหรับงานต่างๆ เช่น การสร้างแบบจำลองภาษาและการสร้างข้อความ

บทนำสู่ Transformers

เข้าสู่สถาปัตยกรรมหม้อแปลงไฟฟ้า Transformers ถือเป็นความก้าวหน้าที่สำคัญในการจัดการข้อมูลตามลำดับ ซึ่งมีประสิทธิภาพเหนือกว่า RNN และ LSTM ในหลาย ๆ งาน เปิดตัวใน กระดาษจุดสังเกต “ความสนใจคือสิ่งที่คุณต้องการ” หม้อแปลงไฟฟ้าปฏิวัติวิธีที่โมเดลประมวลผลลำดับ โดยใช้กลไกที่เรียกว่าการเอาใจใส่ในตนเอง เพื่อชั่งน้ำหนักความสำคัญของส่วนต่างๆ ของข้อมูลอินพุต

ซึ่งแตกต่างจาก RNN และ LSTM ซึ่งประมวลผลข้อมูลตามลำดับ หม้อแปลงจะประมวลผลลำดับทั้งหมดพร้อมกัน การประมวลผลแบบขนานนี้ไม่เพียงแต่ทำให้มีประสิทธิภาพ แต่ยังเชี่ยวชาญในการจับความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนในข้อมูล ซึ่งเป็นปัจจัยสำคัญในงานต่างๆ เช่น การแปลภาษาและการสรุป

ส่วนประกอบสำคัญของหม้อแปลงไฟฟ้า

สถาปัตยกรรมหม้อแปลงไฟฟ้าสร้างขึ้นจากสององค์ประกอบหลัก: การใส่ใจในตนเองและการเข้ารหัสตำแหน่ง การเอาใจใส่ตนเองช่วยให้โมเดลสามารถมุ่งเน้นไปที่ส่วนต่างๆ ของลำดับอินพุต โดยกำหนดว่าจะให้ความสำคัญกับแต่ละส่วนมากน้อยเพียงใดเมื่อประมวลผลคำหรือองค์ประกอบเฉพาะ กลไกนี้ช่วยให้แบบจำลองเข้าใจบริบทและความสัมพันธ์ภายในข้อมูล

การเข้ารหัสตำแหน่งเป็นอีกแง่มุมที่สำคัญ ทำให้โมเดลเข้าใจถึงลำดับของคำหรือองค์ประกอบในลำดับ แตกต่างจาก RNN ตรงที่หม้อแปลงไม่ประมวลผลข้อมูลตามลำดับ ดังนั้นการเข้ารหัสนี้จึงจำเป็นเพื่อรักษาบริบทของลำดับ สถาปัตยกรรมยังแบ่งออกเป็นบล็อกตัวเข้ารหัสและตัวถอดรหัส โดยแต่ละบล็อกทำหน้าที่เฉพาะในการประมวลผลอินพุตและสร้างเอาต์พุต

ข้อดีของสถาปัตยกรรมหม้อแปลงไฟฟ้า

หม้อแปลงไฟฟ้ามีข้อดีหลายประการเหนือรุ่นการประมวลผลลำดับก่อนหน้า ความสามารถในการประมวลผลลำดับทั้งหมดพร้อมกันช่วยเพิ่มความเร็วในการฝึกอบรมและการอนุมานได้อย่างมาก ความเท่าเทียมนี้ควบคู่ไปกับการเอาใจใส่ในตนเอง ช่วยให้หม้อแปลงสามารถจัดการกับการพึ่งพาระยะยาวได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยจับความสัมพันธ์ในข้อมูลที่ครอบคลุมช่องว่างขนาดใหญ่ในลำดับ

นอกจากนี้ หม้อแปลงยังปรับขนาดได้ดีเป็นพิเศษด้วยข้อมูลและทรัพยากรการประมวลผล ซึ่งเป็นสาเหตุที่ว่าทำไมหม้อแปลงเหล่านี้จึงเป็นศูนย์กลางในการพัฒนาโมเดลภาษาขนาดใหญ่ ประสิทธิภาพและประสิทธิผลในงานต่างๆ ทำให้พวกเขาเป็นตัวเลือกยอดนิยมในชุมชนการเรียนรู้ของเครื่อง โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับงาน NLP ที่ซับซ้อน

หม้อแปลงไฟฟ้าในการเรียนรู้ของเครื่องโมเดลภาษาขนาดใหญ่

Transformers เป็นแกนหลักของโมเดลภาษาขนาดใหญ่จำนวนมาก เช่น GPT (Generative Pretrained Transformer) และ BERT (BiDirectional Encoder Representations from Transformers) ตัวอย่างเช่น GPT มีความเป็นเลิศในการสร้างข้อความที่เหมือนมนุษย์ โดยการเรียนรู้จากข้อมูลจำนวนมหาศาลเพื่อสร้างภาษาที่สอดคล้องกันและเกี่ยวข้องกับบริบท ในทางกลับกัน BERT มุ่งเน้นไปที่การทำความเข้าใจบริบทของคำในประโยค ปฏิวัติงานต่างๆ เช่น การตอบคำถาม และการวิเคราะห์ความรู้สึก

โมเดลเหล่านี้มีความก้าวหน้าอย่างมากในด้าน การประมวลผลภาษาธรรมชาติจัดแสดงความสามารถของ Transformer ในการเข้าใจและสร้างภาษาในระดับที่ใกล้เคียงกับความสามารถของมนุษย์ ความสำเร็จของพวกเขาได้กระตุ้นให้เกิดคลื่นแห่งนวัตกรรม ซึ่งนำไปสู่การพัฒนาโมเดลที่ทรงพลังยิ่งขึ้น

การใช้งานและผลกระทบ

การประยุกต์ใช้โมเดลที่ใช้หม้อแปลงไฟฟ้าในการประมวลผลภาษาธรรมชาตินั้นมีมากมายและกำลังเติบโต ใช้ในบริการแปลภาษา เครื่องมือสร้างเนื้อหา และแม้กระทั่งในการสร้างผู้ช่วย AI ที่สามารถเข้าใจและตอบสนองต่อคำพูดของมนุษย์ ผลกระทบของพวกเขาขยายออกไปมากกว่างานด้านภาษาเท่านั้น หม้อแปลงไฟฟ้ากำลังได้รับการดัดแปลงเพื่อใช้ในด้านต่างๆ เช่น ชีวสารสนเทศศาสตร์ และการประมวลผลวิดีโอ

โมเดลเหล่านี้มีผลกระทบอย่างมาก โดยนำเสนอความก้าวหน้าในด้านประสิทธิภาพ ความแม่นยำ และความสามารถในการจัดการงานภาษาที่ซับซ้อน เนื่องจากโมเดลเหล่านี้มีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง จึงคาดว่าจะเปิดโอกาสใหม่ๆ ในด้านต่างๆ เช่น การสร้างเนื้อหาอัตโนมัติ การศึกษาเฉพาะบุคคล และ AI การสนทนาขั้นสูง

การเปลี่ยนแปลงพรุ่งนี้

เมื่อมองไปข้างหน้า อนาคตของหม้อแปลงไฟฟ้าในแมชชีนเลิร์นนิงจะสดใสและเต็มไปด้วยศักยภาพ นักวิจัยยังคงคิดค้นปรับปรุงประสิทธิภาพและความสามารถของโมเดลเหล่านี้อย่างต่อเนื่อง เราคาดหวังที่จะเห็นหม้อแปลงนำไปใช้ในขอบเขตที่หลากหลายมากขึ้น ซึ่งจะช่วยพัฒนาขอบเขตของปัญญาประดิษฐ์ให้ก้าวหน้ายิ่งขึ้นไปอีก

สถาปัตยกรรมหม้อแปลงไฟฟ้าแสดงถึงหลักชัยสำคัญบนการเดินทางของแมชชีนเลิร์นนิง ความเก่งกาจและประสิทธิภาพของมันไม่เพียงแต่เปลี่ยนภูมิทัศน์ของการประมวลผลภาษาธรรมชาติเท่านั้น แต่ยังเป็นการวางรากฐานสำหรับนวัตกรรมในอนาคต ซึ่งวันหนึ่งอาจทำให้เส้นแบ่งระหว่างความฉลาดของมนุษย์และเครื่องจักรพร่ามัว