Verden inden for kunstig intelligens (AI) blev for evigt ændret i 2017 med udgivelsen af den videnskabelige artikel “Attention Is All You Need.” Forfattet af otte fremtrædende Google-forskere introducerede denne artikel en banebrydende teknologi kaldet transformer. Disse transformatorer revolutionerede AI-feltet, hvilket skabte kraftfulde systemer, der har evnen til at generere output, der føles som produktet af en fremmed intelligens.
Transformers, den ikke-så-hemmelige ingrediens bag AI-produkter som ChatGPT, Dall-E og Midjourney, er blevet en integreret del af vores teknologiske landskab. Virkningen af “Attention”-artiklen er tydelig, da alle otte forfattere nu er blevet mikroberømtheder i deres egen ret. Fra selfies med fans til anerkendelse for deres bidrag har disse forskere sat et uudsletteligt præg på AI-historien.
Konceptet med transformatorer opstod fra sindet af Jakob Uszkoreit, en af de otte forfattere til artiklen. Født ind i en familie af computingslingvister havde Uszkoreit en dyb lidenskab for sprogbehandling. I 2012 blev han en del af Googles forskningsteam og fokuserede på at udvikle systemer, der kunne give svar direkte på søgesiden uden at omdirigere brugerne til eksterne websteder.
På dette tidspunkt vandt rekurrente neurale netværk fremdrift i AI-feltet og overgik andre ingeniørmetoder. Imidlertid havde de svært ved at bearbejde længere tekstoplæg og manglede evnen til at forstå kontekstuelle ledetråde. Uszkoreit så en mulighed for at forbedre disse begrænsninger. I 2014 introducerede han konceptet om selvopmærksomhed, et netværk der kunne oversætte ord ved at henvise til enhver del af et opslag, hvilket tillod en mere omfattende forståelse af sproget.
Uszkoreits gennembrudsagtige tilgang gav en effektiv måde at overveje flere input samtidigt og vælge relevant information. Det var en afvigelse fra traditionel sekventiel bearbejdning og efterlignede måden, mennesker bearbejder sprog på. Med denne selvopmærksomhedsmodel blev transformatorer hurtigere og mere effektive end nogensinde før.
Siden udgivelsen af “Attention”-artiklen har alle otte forfattere forladt Google og har hver især bidraget til AI-feltet. Transformerne har en vidtrækkende virkning, med virksomheder som OpenAI, der bruger denne teknologi til at skabe systemer, der kan konkurrere med menneskelige evner.
Med transformatorer er vi vidner til udviklingen af AI. Disse systemer har potentiale til at omforme industrier og presse grænserne for, hvad maskiner kan opnå. Mens vi går fremad, er det afgørende at fortsætte med at udforske transformerne og udnytte deres kraft til samfundets bedste.
Ofte stillede spørgsmål (FAQ)
- Hvad er transformatorer i AI-sammenhæng?
Transformatorer er en type kunstig neuralt netværksarkitektur, der opstod fra artiklen “Attention Is All You Need.” De gør det muligt for kraftfulde AI-systemer at bearbejde og generere output med en omfattende forståelse af sprog og kontekst. - Hvordan har transformatorer påvirket AI-feltet?
Transformers har revolutioneret AI ved at muliggøre udviklingen af systemer, der producerer output, der føles som om de er genereret af en fremmed intelligens. De har været afgørende for oprettelsen af AI-produkter som ChatGPT, Dall-E og Midjourney. - Hvem er forfatterne til artiklen “Attention Is All You Need”?
Artiklen blev skrevet af otte Google-forskere, herunder prominente navne som Noam Shazeer og Jakob Uszkoreit. - Hvordan adskiller transformatorer sig fra traditionelle neurale netværk?
Transformers anvender selvopmærksomhedsmekanismer, der giver dem mulighed for at overveje flere input samtidigt og forstå kontekstuelle ledetråde. Dette adskiller dem fra traditionelle sekventielle bearbejdningsneurale netværk. - Hvad er fremtiden for transformatorer i AI?
Transformatorer har allerede haft en betydelig indflydelse på AI-applikationer, men deres potentiale er stadig under udforskning. De holder løftet om at omforme industrier og supplere menneskelige evner på forskellige områder.
Kilder:
– Google Research
– OpenAI
The source of the article is from the blog radardovalemg.com