Mākslīgās inteliģences (AI) pasauli uz visiem laikiem mainīja 2017. gadā izdots zinātniskais raksts “Attention Is All You Need.” Īstenots astoņu ievērojamu Google pētnieku autoru, šis raksts ieviesa pārejošu tehnoloģiju, ko sauc par transformatoriem. Šie transformatori revolucionizēja AI jomu, radot spēcīgus sistēmas, kas spēj ģenerēt izvades, kas liekas kā svešas inteliģences produkts.
Transformatori, ne tik noslēptā sastāvdaļa aiz AI produktiem kā ChatGPT, Dall-E un Midjourney, ir kļuvuši par būtisku mūsu tehnoloģisko ainavu daļu. “Attention” raksta ietekme ir redzama, jo visi astoņi autori tagad ir kļuvuši par mikroslavenu zvaigžņu savā tiesībā. Sākot no pašbildēm ar faniem līdz atzīšanai par savu ieguldījumu, šie pētnieki ir atstājuši neatmestojamu zīmi AI vēsturē.
Transformatoru koncepts radies no Jakoba Uszkoreita prāta, viena no raksta astoņiem autoriem. Pētnieka ģimenē dzimis datorlingvistos Uszkoreits dzīvoja ar dziļu aizrautību par valodas apstrādi. 2012. gadā viņš pievienojās Google pētniecības komandai un koncentrējās uz sistēmu izstrādi, kas spētu sniegt atbildes tieši uz meklēšanas lapu, neaizvadot lietotājus uz ārējām vietnēm.
Šajā laikā atkārtojošie neironu tīkli guva momentumu AI jomā, pārspējot citas inženierijas metodes. Taču tiem bija grūtības apstrādāt garākus teksta fragmentus un trūka spējas saprast kontekstinformāciju. Uszkoreit redzēja iespēju uzlabot šīs ierobežojumu. 2014. gadā viņš ieviesa pašuzmanību, tīklu, kas spējās tulkot vārdus, atsaucoties uz jebkuru fragmentu no tekstapgādes, nodrošinot plašāku sapratni par valodu.
Uszkoreita caurlūkotais pieeja nodrošināja efektīvu veidu, kā apsvērt vairākus ievades vienlaikus un izvēlēties atbilstošu informāciju. Tas bija atkāpe no tradicionālā secenču apstrādes, imitējot to, kā cilvēki apstrādā valodu. Ar šo pašuzmanības modeļa palīdzību transformatori kļuva ātrāki un efektīvāki nekā jebkad agrāk.
Kopš “Attention” raksta publicēšanas visi astoņi autori ir pametuši Google, katrs veicot savu ieguldījumu AI jomā. Transformatoru ietekme ir plaša, ar uzņēmumiem kā OpenAI, kas izmanto šo tehnoloģiju, lai izveidotu sistēmas, kas konkurē ar cilvēku spējām.
Ar transformatoriem mēs liecinām AI evolūcijai. Šīm sistēmām ir potenciāls pārveidot nozares un paplašināt mašīnām sasniedzamo robežas. Tālāk, ir svarīgi turpināt izpētīt transformatoru iespējas un izmantot to spēku sabiedrības labā.
Bieži uzdotie jautājumi (BUJ)
- Ko nozīmē transformatori AI kontekstā?
- Kā transformatori ietekmējuši AI jomu?
- Kas bija “Attention Is All You Need” raksta autori?
- Kā transformeri atšķirās no tradicionāliem neironu tīkliem?
- Kāda ir transformatoru nākotne AI jomā?
Transformatori ir veids, kāda mākslīgā neironu tīkla arhitektūra, kas radusies no “Attention Is All You Need” raksta. Tie ļauj spēcīgām AI sistēmām apstrādāt un ģenerēt izvades ar visaptverošu izpratni par valodu un kontekstu.
Transformatori ir revolucionizējuši AI, ļaujot izveidot sistēmas, kas ražo izvades, kas liekas tās būtu ģenerējušas svešas inteliģences. Tie ir bijuši svarīgi AI produktu kā ChatGPT, Dall-E un Midjourney radīšanā.
Rakstu rakstīja astoņi Google pētnieki, tajā skaitā nozīmīgi vārdi kā Noams Šazijs un Jakobs Uszkoreits.
Transformatori izmanto pašuzmanības mehānismus, kas ļauj viņiem apsvērt vairākas ievades vienlaikus un saprast kontekstuālās norādes. Tas atšķir viņus no tradicionāliem secenču apstrādes neironu tīkliem.
Transformatori jau ir ievērojami ietekmējuši AI lietojumprogrammas, bet to potenciāls joprojām tiek izpētīts. Viņi sola pārveidot nozares un palīdzēt paplašināt cilvēku spējas dažādos domēnos.
Avoti:
The source of the article is from the blog coletivometranca.com.br