Від нейронних мереж до трансформаторів: еволюція машинного навчання – DATAVERSITY

Основні моделі, як-от великі мовні моделі (LLM), є великою темою, що розвивається, але як ми сюди потрапили? Щоб перейти до магістратури, нам потрібно опрацювати кілька рівнів, починаючи з головної теми ШІ та машинного навчання. Машинне навчання є частиною ШІ, і це просто процес навчання комп’ютерів навчатися та приймати рішення на основі даних.

Його основою є різні архітектури або методи, кожен з яких має унікальні підходи до обробки та навчання з даних. До них відносяться нейронні мережі, які імітують структуру людського мозку, дерева рішень, які приймають рішення на основі набору правил, і підтримують векторні машини, які класифікують дані, знаходячи найкращу роздільну лінію або запас.

Глибоке навчання - це a підмножина машинного навчання що розвиває ці концепції далі. Він використовує складні структури, відомі як глибокі нейронні мережі, що складаються з багатьох шарів взаємопов’язаних вузлів або нейронів. Ці рівні дозволяють моделі навчатися на основі величезних масивів даних, що робить глибоке навчання особливо ефективним для таких завдань, як розпізнавання зображень і мовлення.

Еволюція до глибокого навчання

Глибоке навчання є суттєвим переходом від традиційного машинного навчання. Традиційне машинне навчання передбачає передачу автоматично підібраних функцій машини, тоді як алгоритми глибокого навчання вивчають ці функції безпосередньо з даних, створюючи більш надійні та складні моделі. Збільшення обчислювальної потужності та доступності даних сприяло цьому переходу, дозволяючи навчати глибокі нейронні мережі. Компанії можуть експериментувати з глибоким навчанням завдяки хмарним провайдерам, таким як Amazon Web Services (AWS), які пропонують своїм клієнтам практично необмежену кількість обчислювальних ресурсів і пам’яті.

Повертаючись до глибокого навчання: глибокі нейронні мережі — це, по суті, стоси шарів, кожен з яких вивчає різні аспекти даних. Чим більше рівнів, тим глибша мережа, звідси і термін «глибоке навчання». Ці мережі можуть вивчати складні шаблони у великих наборах даних, що робить їх високоефективними для таких складних завдань, як обробка природної мови та комп’ютерне бачення.

Нейронні мережі

Що стосується основ нейронних мереж, то вони створені людським мозком і складаються з нейронів або вузлів, з’єднаних у павутину. Кожен нейрон обробляє вхідні дані, потім застосовує перетворення і, нарешті, передає вихідні дані на наступний рівень. Функції активації в цих нейронах допомагають мережі вивчати складні шаблони шляхом введення нелінійності в модель.

Типова нейронна мережа включає три типи рівнів: вхідний, прихований і вихідний. Вхідний рівень отримує дані, приховані рівні обробляють їх, а вихідний рівень створює кінцевий результат. Приховані шари, яких часто багато в глибокому навчанні, є місцем, де відбувається більша частина обчислень, що дозволяє мережі навчатися з функцій даних.

Від RNN до LSTM

Повторювані нейронні мережі (RNN) — це великий метод у традиційному машинному навчанні, і вони були розроблені для обробки послідовних даних, таких як речення в тексті або часові ряди. RNN обробляють дані послідовно, зберігаючи внутрішню пам’ять попередніх вхідних даних, щоб впливати на майбутні виходи. Однак вони борються з довгостроковими залежностями через проблему зникаючого градієнта, де вплив початкових вхідних даних зменшується в довгих послідовностях.

Мережі довготривалої короткочасної пам’яті (LSTM) усувають це обмеження. LSTM, передовий тип RNN, мають більш складну структуру, яка включає ворота для регулювання потоку інформації. Ці ворота допомагають LSTM зберігати важливу інформацію протягом довгих послідовностей, що робить їх ефективнішими для таких завдань, як моделювання мови та генерація тексту.

Вступ до трансформаторів

Введіть архітектуру трансформатора. Transformers відзначають значний прогрес у обробці послідовних даних, перевершуючи RNN та LSTM у багатьох завданнях. Введено в орієнтирний папір «Увага — це все, що вам потрібно», трансформатори революціонізують спосіб обробки послідовностей моделей, використовуючи механізм під назвою «самоувага», щоб зважити важливість різних частин вхідних даних.

На відміну від RNN і LSTM, які обробляють дані послідовно, трансформатори обробляють цілі послідовності одночасно. Ця паралельна обробка робить їх не тільки ефективними, але й вмілими у фіксуванні складних зв’язків у даних, що є вирішальним фактором у таких завданнях, як мовний переклад і резюмування.

Основні компоненти трансформаторів

Архітектура трансформатора побудована на двох ключових компонентах: самоувага та позиційне кодування. Самоувага дозволяє моделі зосереджуватися на різних частинах вхідної послідовності, визначаючи, скільки уваги приділяти кожній частині під час обробки певного слова чи елемента. Цей механізм дає змогу моделі зрозуміти контекст і зв’язки всередині даних.

Позиційне кодування є ще одним критичним аспектом, який дає моделі відчуття порядку слів або елементів у послідовності. На відміну від RNN, трансформатори не обробляють дані в порядку, тому це кодування необхідне для підтримки контексту послідовності. Архітектура також поділяється на блоки кодера та декодера, кожен з яких виконує певні функції в обробці вхідних даних і генеруванні вихідних даних.

Переваги Transformer Architecture

Трансформатори пропонують кілька переваг порівняно з попередніми моделями послідовної обробки. Їх здатність обробляти цілі послідовності паралельно значно прискорює навчання та логічні висновки. Цей паралелізм у поєднанні з увагою до себе дозволяє трансформаторам ефективніше обробляти довготривалі залежності, фіксуючи зв’язки в даних, які охоплюють великі прогалини в послідовності.

Крім того, трансформатори надзвичайно добре масштабуються з даними та обчислювальними ресурсами, тому вони відіграють центральну роль у розробці великих мовних моделей. Їх ефективність і ефективність у різних завданнях зробили їх популярним вибором у спільноті машинного навчання, особливо для складних завдань NLP.

Трансформатори у моделях великих мов машинного навчання

Трансформатори є основою багатьох великих мовних моделей, таких як GPT (Generative Pretrained Transformer) і BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). GPT, наприклад, чудово генерує текст, схожий на людину, вивчаючи величезну кількість даних для створення зв’язної та контекстуально релевантної мови. BERT, з іншого боку, зосереджується на розумінні контексту слів у реченнях, революціонізуючи такі завдання, як відповіді на запитання та аналіз настроїв.

Ці моделі значно просунули сферу обробка природного мови, що демонструє здатність трансформера розуміти та генерувати мову на рівні, близькому до людського володіння. Їхній успіх підштовхнув хвилю інновацій, що призвело до розробки ще більш потужних моделей.

Застосування та вплив

Застосування моделей на основі трансформаторів у обробці природної мови величезне та зростає. Вони використовуються в службах мовного перекладу, інструментах генерації контенту та навіть у створенні помічників ШІ, здатних розуміти людську мову та реагувати на неї. Їх вплив виходить за рамки просто мовних завдань; трансформатори адаптуються для використання в таких сферах, як біоінформатика та обробка відео.

Вплив цих моделей є значним, пропонуючи прогрес у ефективності, точності та здатності виконувати складні мовні завдання. Оскільки ці моделі продовжують розвиватися, очікується, що вони відкриють нові можливості в таких сферах, як автоматизоване створення контенту, персоналізована освіта та передовий розмовний ШІ.

Перетворення завтра

Заглядаючи вперед, можна сказати, що майбутнє трансформаторів у машинному навчанні виглядає яскравим і повним потенціалу. Дослідники продовжують впроваджувати інновації, покращуючи ефективність і можливості цих моделей. Ми можемо очікувати, що трансформатори будуть застосовуватися в більш різноманітних сферах, ще більше просуваючи кордони штучного інтелекту.

Архітектура трансформатора є важливою віхою на шляху машинного навчання. Його універсальність і ефективність не тільки змінили ландшафт обробки природної мови, але й заклали основу для майбутніх інновацій, які одного дня можуть стерти межу між людським і машинним інтелектом.

• Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Додайте собі сили. Доступ тут.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Розширення знань. Доступ тут.
• ПлатонЕСГ. вуглець, CleanTech, Енергія, Навколишнє середовище, Сонячна, Поводження з відходами. Доступ тут.
• PlatoHealth. Розвідка про біотехнології та клінічні випробування. Доступ тут.
• джерело: https://www.dataversity.net/from-neural-networks-to-transformers-the-evolution-of-machine-learning/