Επαναστατική τεχνητή νοημοσύνη

Τα τελευταία χρόνια, έχει σημειωθεί σημαντική πρόοδος στη μηχανική μάθηση και την τεχνητή νοημοσύνη που έχει τη δυνατότητα να μεταμορφώσει διάφορους κλάδους. Αυτή η πρόοδος αποδίδεται σε μεγάλο βαθμό στην ανάπτυξη αρχιτεκτονικών νευρωνικών δικτύων που ονομάζονται μετασχηματιστές, με τα GPT, BERT και T5 να είναι τα πιο εξέχοντα στον τομέα της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας (NLP).

Αυτά τα μοντέλα έχουν δείξει ότι οι μηχανές μπορούν να εκτελούν εργασίες όπως η δημιουργία κειμένου, η μετάφραση γλωσσών και η εκτέλεση διαφόρων εργασιών NLP με ακρίβεια που μοιάζει με τον άνθρωπο.

Η αρχιτεκτονική του μετασχηματιστή είναι διαφορετική από την προηγούμενη αρχιτεκτονική επαναλαμβανόμενου νευρωνικού δικτύου (RNN) καθώς επιτρέπει την παράλληλη επεξεργασία δεδομένων και μπορεί να χειριστεί μεγάλες ποσότητες δεδομένων. Αυτό επιτυγχάνεται με τη χρήση μηχανισμών κωδικοποίησης θέσης, προσοχής και αυτοπροσοχής.

Η κωδικοποίηση θέσης επιτρέπει στο μοντέλο να κωδικοποιεί κάθε λέξη σε μια πρόταση τόσο με το κείμενο όσο και με τη θέση της, κάτι που βοηθά στην κατανεμημένη επεξεργασία σε πολλούς επεξεργαστές. Προσοχή είναι η ικανότητα του μοντέλου να προσδιορίζει μοτίβα στις προτάσεις εισόδου και εξόδου κατά τη διάρκεια της αυτόματης μετάφρασης, λαμβάνοντας υπόψη το πλαίσιο των λέξεων, το φύλο, τον πλήθος και άλλους γραμματικούς κανόνες που σχετίζονται με τη μετάφραση. Η αυτοπροσοχή επιτρέπει στο μοντέλο να αναγνωρίζει μοτίβα μέσα στα δεδομένα χωρίς ετικέτα που αντιπροσωπεύουν μέρη του λόγου, γραμματικούς κανόνες, ομώνυμα, συνώνυμα και αντώνυμα.

Τα μοντέλα GPT, BERT και T5 διαθέτουν έναν τεράστιο αριθμό παραμέτρων μηχανικής εκμάθησης που τους επιτρέπουν να εκτελούν αποτελεσματικά εργασίες NLP. Το GPT-3, για παράδειγμα, έχει πάνω από 175 δισεκατομμύρια παραμέτρους μηχανικής μάθησης και έχει εκπαιδευτεί χρησιμοποιώντας 45 TB δεδομένων κειμένου. Το BERT, από την άλλη πλευρά, ήταν προεκπαιδευμένο χρησιμοποιώντας όλο το κείμενο χωρίς ετικέτα από τη Wikipedia και έχει βελτιωθεί χρησιμοποιώντας διάφορα σύνολα δεδομένων ερωτήσεων και απαντήσεων. Το T5 σχεδιάστηκε για να μπορεί να μεταφερθεί σε άλλες περιπτώσεις χρήσης χρησιμοποιώντας το μοντέλο του ως βάση και στη συνέχεια βελτιστοποιώντας το για την επίλυση εργασιών που σχετίζονται με τον τομέα.

Χάρη στην αρχιτεκτονική του μετασχηματιστή, πολλά προβλήματα NLP και περιπτώσεις χρήσης επιλύονται με μεγάλη ακρίβεια, συμπεριλαμβανομένης της αυτόματης μετάφρασης, της σύνοψης κειμένων, των συστημάτων απάντησης ερωτήσεων, ακόμη και της δημιουργίας ποίησης, στίχων τραγουδιών και κώδικα προγραμματισμού. Ως αποτέλεσμα, οι δυνατότητες για μετασχηματιστικές αλλαγές σε πολλούς κλάδους είναι τεράστιες και μπορούμε να περιμένουμε να δούμε όλο και περισσότερες προόδους σε αυτόν τον τομέα τα επόμενα χρόνια.