Từ mạng thần kinh đến máy biến áp: Sự phát triển của học máy - DATAVERSITY

Được xuất bản lại bởi Plato

Người theo dõi: 0

Các mô hình nền tảng như mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là một chủ đề rộng lớn và đang phát triển, nhưng chúng ta đến được đây bằng cách nào? Để tiếp cận LLM, chúng ta cần lật lại một số lớp, bắt đầu với chủ đề bao quát về AI và học máy. Học máy nằm trong AI và nó chỉ đơn giản là quá trình dạy máy tính học hỏi và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.

Cốt lõi của nó là các kiến trúc hoặc phương pháp khác nhau, mỗi kiến trúc có những cách tiếp cận riêng để xử lý và học hỏi từ dữ liệu. Chúng bao gồm các mạng lưới thần kinh, mô phỏng cấu trúc của bộ não con người, các cây quyết định đưa ra quyết định dựa trên một bộ quy tắc và hỗ trợ các máy vectơ phân loại dữ liệu bằng cách tìm đường hoặc lề phân chia tốt nhất.

Học sâu là một tập hợp con của học máy đưa những khái niệm này đi xa hơn. Nó sử dụng các cấu trúc phức tạp được gọi là mạng lưới thần kinh sâu, bao gồm nhiều lớp nút hoặc nơ-ron được kết nối với nhau. Các lớp này cho phép mô hình học hỏi từ lượng dữ liệu khổng lồ, giúp việc học sâu đặc biệt hiệu quả đối với các tác vụ như nhận dạng hình ảnh và giọng nói.

Sự phát triển đến học sâu

Học sâu thể hiện một sự thay đổi đáng kể so với học máy truyền thống. Học máy truyền thống liên quan đến việc cung cấp các tính năng được chọn lọc kỹ lưỡng của máy, trong khi các thuật toán học sâu học các tính năng này trực tiếp từ dữ liệu, dẫn đến các mô hình phức tạp và mạnh mẽ hơn. Sự gia tăng sức mạnh tính toán và tính sẵn có của dữ liệu đã thúc đẩy sự thay đổi này, cho phép đào tạo các mạng lưới thần kinh sâu. Các công ty có thể thử nghiệm deep learning nhờ các nhà cung cấp đám mây như Amazon Web Services (AWS), nơi cung cấp khả năng tính toán và lưu trữ hầu như không giới hạn cho khách hàng của mình.

Quay trở lại với deep learning: Mạng nơ-ron sâu về cơ bản là các lớp xếp chồng lên nhau, mỗi lớp học các khía cạnh khác nhau của dữ liệu. Càng có nhiều lớp thì mạng càng sâu, do đó có thuật ngữ “học sâu”. Các mạng này có thể học các mẫu phức tạp trong các tập dữ liệu lớn, giúp chúng có hiệu quả cao đối với các tác vụ phức tạp như xử lý ngôn ngữ tự nhiên và thị giác máy tính.

Mạng lưới thần kinh

Về những điều cơ bản của mạng lưới thần kinh, chúng được lấy cảm hứng từ bộ não con người và bao gồm các tế bào thần kinh hoặc các nút được kết nối theo cấu trúc giống như mạng lưới. Mỗi nơ-ron xử lý dữ liệu đầu vào, sau đó áp dụng một phép biến đổi và cuối cùng chuyển đầu ra sang lớp tiếp theo. Các chức năng kích hoạt trong các nơ-ron này giúp mạng tìm hiểu các mẫu phức tạp bằng cách đưa các tính chất phi tuyến tính vào mô hình.

Một mạng lưới thần kinh điển hình bao gồm ba loại lớp: đầu vào, ẩn và đầu ra. Lớp đầu vào nhận dữ liệu, các lớp ẩn xử lý dữ liệu và lớp đầu ra tạo ra kết quả cuối cùng. Các lớp ẩn, thường có rất nhiều trong học sâu, là nơi diễn ra hầu hết các tính toán, cho phép mạng học hỏi từ các tính năng dữ liệu.

Từ RNN đến LSTM

Mạng thần kinh tái phát (RNN) là một phương pháp lớn trong học máy truyền thống và chúng được phát triển để xử lý dữ liệu tuần tự, như các câu trong văn bản hoặc chuỗi thời gian. RNN xử lý dữ liệu một cách tuần tự, duy trì bộ nhớ trong của các đầu vào trước đó để tác động đến các đầu ra trong tương lai. Tuy nhiên, chúng gặp khó khăn với sự phụ thuộc tầm xa do vấn đề độ dốc biến mất, trong đó ảnh hưởng của đầu vào ban đầu giảm dần theo chuỗi dài.

Mạng bộ nhớ ngắn hạn dài (LSTM) giải quyết hạn chế này. LSTM, một loại RNN tiên tiến, có cấu trúc phức tạp hơn bao gồm các cổng để điều chỉnh luồng thông tin. Các cổng này giúp LSTM lưu giữ thông tin quan trọng qua các chuỗi dài, giúp chúng hoạt động hiệu quả hơn đối với các tác vụ như mô hình hóa ngôn ngữ và tạo văn bản.

Giới thiệu về Transformers

Nhập kiến trúc máy biến áp. Transformers đánh dấu một bước tiến đáng kể trong việc xử lý dữ liệu tuần tự, vượt trội hơn RNN và LSTM trong nhiều tác vụ. Được giới thiệu trong giấy mốc Máy biến áp “Chú ý là tất cả những gì bạn cần”, cách mạng hóa cách các mô hình xử lý trình tự, sử dụng cơ chế gọi là tự chú ý để cân nhắc tầm quan trọng của các phần khác nhau của dữ liệu đầu vào.

Không giống như RNN và LSTM xử lý dữ liệu tuần tự, máy biến áp xử lý đồng thời toàn bộ chuỗi. Quá trình xử lý song song này khiến chúng không chỉ hiệu quả mà còn có khả năng nắm bắt thành thạo các mối quan hệ phức tạp trong dữ liệu, một yếu tố quan trọng trong các nhiệm vụ như dịch thuật và tóm tắt ngôn ngữ.

Các thành phần chính của máy biến áp

Kiến trúc máy biến áp được xây dựng trên hai thành phần chính: tự chú ý và mã hóa vị trí. Tính năng tự chú ý cho phép mô hình tập trung vào các phần khác nhau của chuỗi đầu vào, xác định mức độ tập trung vào từng phần khi xử lý một từ hoặc thành phần cụ thể. Cơ chế này cho phép mô hình hiểu được bối cảnh và các mối quan hệ trong dữ liệu.

Mã hóa vị trí là một khía cạnh quan trọng khác, giúp mô hình hiểu được thứ tự của các từ hoặc thành phần trong chuỗi. Không giống như RNN, máy biến áp không xử lý dữ liệu theo thứ tự, vì vậy việc mã hóa này là cần thiết để duy trì ngữ cảnh của chuỗi. Kiến trúc cũng chia thành các khối mã hóa và giải mã, mỗi khối thực hiện các chức năng cụ thể trong việc xử lý đầu vào và tạo đầu ra.

Ưu điểm của kiến trúc máy biến áp

Máy biến áp cung cấp một số lợi thế so với các mô hình xử lý trình tự trước đó. Khả năng xử lý song song toàn bộ chuỗi của chúng giúp tăng tốc đáng kể việc đào tạo và suy luận. Tính song song này, cùng với khả năng tự chú ý, cho phép máy biến áp xử lý các phần phụ thuộc tầm xa hiệu quả hơn, nắm bắt các mối quan hệ trong dữ liệu trải rộng trên các khoảng trống lớn trong trình tự.

Cùng với đó, máy biến áp có khả năng mở rộng đặc biệt nhờ tài nguyên dữ liệu và điện toán, đó là lý do tại sao chúng trở thành trung tâm trong việc phát triển các mô hình ngôn ngữ lớn. Tính hiệu quả và hiệu suất của chúng trong các nhiệm vụ khác nhau đã khiến chúng trở thành lựa chọn phổ biến trong cộng đồng học máy, đặc biệt đối với các nhiệm vụ NLP phức tạp.

Transformers trong Machine Learning Mô hình ngôn ngữ lớn

Máy biến áp là xương sống của nhiều mô hình ngôn ngữ lớn như GPT (Máy biến áp tiền huấn luyện tạo) và BERT (Đại diện bộ mã hóa hai chiều từ máy biến áp). Ví dụ: GPT vượt trội trong việc tạo ra văn bản giống con người, học từ lượng dữ liệu khổng lồ để tạo ra ngôn ngữ mạch lạc và phù hợp với ngữ cảnh. Mặt khác, BERT tập trung vào việc hiểu ngữ cảnh của các từ trong câu, cách mạng hóa các nhiệm vụ như trả lời câu hỏi và phân tích cảm xúc.

Những mô hình này đã nâng cao đáng kể lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thể hiện khả năng hiểu và tạo ra ngôn ngữ của máy biến áp ở mức độ gần với trình độ của con người. Thành công của họ đã thúc đẩy một làn sóng đổi mới, dẫn đến sự phát triển của những mẫu xe thậm chí còn mạnh mẽ hơn.

Ứng dụng và tác động

Các ứng dụng của mô hình dựa trên máy biến áp trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên rất rộng lớn và đang phát triển. Chúng được sử dụng trong các dịch vụ dịch ngôn ngữ, công cụ tạo nội dung và thậm chí trong việc tạo ra trợ lý AI có khả năng hiểu và phản hồi lời nói của con người. Tác động của chúng không chỉ dừng lại ở các nhiệm vụ ngôn ngữ; máy biến áp đang được điều chỉnh để sử dụng trong các lĩnh vực như tin sinh học và xử lý video.

Tác động của những mô hình này là đáng kể, mang lại những tiến bộ về hiệu quả, độ chính xác và khả năng xử lý các tác vụ ngôn ngữ phức tạp. Khi các mô hình này tiếp tục phát triển, chúng được kỳ vọng sẽ mở ra những khả năng mới trong các lĩnh vực như tạo nội dung tự động, giáo dục cá nhân hóa và AI đàm thoại nâng cao.

Chuyển đổi ngày mai

Nhìn về phía trước, tương lai của máy biến áp trong học máy có vẻ tươi sáng và đầy tiềm năng. Các nhà nghiên cứu tiếp tục đổi mới, nâng cao hiệu quả và khả năng của các mô hình này. Chúng ta có thể mong đợi được thấy máy biến áp được áp dụng trong các lĩnh vực đa dạng hơn, thúc đẩy hơn nữa biên giới của trí tuệ nhân tạo.

Kiến trúc máy biến áp đánh dấu một cột mốc quan trọng trong hành trình học máy. Tính linh hoạt và hiệu quả của nó không chỉ làm thay đổi cục diện xử lý ngôn ngữ tự nhiên mà còn tạo tiền đề cho những đổi mới trong tương lai mà một ngày nào đó có thể làm mờ đi ranh giới giữa trí thông minh của con người và máy móc.