1. Einleitung
In den letzten Jahren hat die Technologie der künstlichen Intelligenz weltberühmte Ergebnisse erzielt, wobei die Forschung in den Bereichen natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und Computer Vision besonders hervorzuheben ist. In diesen Bereichen hat sich ein Modell namens „Transformer“ nach und nach zu einem Forschungsschwerpunkt entwickelt, und nach und nach tauchen innovative Ergebnisse auf, die dieses Modell als Kernstück verwenden. In diesem Artikel wird untersucht, wie Transformer das Gedeihen der KI-Technologie unter Aspekten wie ihren Prinzipien, Anwendungen und industriellen Praktiken vorantreibt.
2. Kurze Analyse des Transformer-Prinzips
Hintergrundwissen
Bevor Sie Transformer einführen, müssen Sie dessen Hintergrundwissen verstehen – Recurrent Neural Network (RNN) und Long Short-Term Memory Network (LSTM). RNN weist bei der Verarbeitung von Sequenzdaten das Problem des Verschwindens und der Explosion von Gradienten auf, was zu einer schlechten Leistung bei Aufgaben mit langen Sequenzen führt. Um dieses Problem zu lösen, wurde LSTM ins Leben gerufen und linderte die Probleme des verschwindenden und explodierenden Gradienten wirksam durch die Einführung eines Gating-Mechanismus. Um dieses Problem zu lösen, wurde LSTM ins Leben gerufen und linderte die Probleme des verschwindenden und explodierenden Gradienten wirksam durch die Einführung eines Gating-Mechanismus.
Vorschlag von Transformer
Im Jahr 2017 brachte das Google-Team ein brandneues Modell auf den Markt – Transformer. Seine Kernidee besteht darin, den Selbstaufmerksamkeitsmechanismus (Selbstaufmerksamkeit) zu verwenden, um das traditionelle wiederkehrende neuronale Netzwerk zu ersetzen. Transformer hat im Bereich NLP, insbesondere bei maschinellen Übersetzungsaufgaben, bemerkenswerte Ergebnisse erzielt und seine Leistung übertrifft LSTM bei weitem. Dieses Modell wird häufig bei Aufgaben zur Verarbeitung natürlicher Sprache wie maschineller Übersetzung und Frage-Antwort-Systemen verwendet.
Transformer-Architektur
Transformer besteht aus zwei Teilen: Encoder (Encoder) und Decoder (Decoder). Der Encoder ist für die Abbildung der Eingabesequenz in eine Reihe von Vektoren verantwortlich, und der Decoder basiert auf der Ausgabe des Encoders Bekannte Teile. Ausgabe, Vorhersage der nächsten Ausgabe. Bei Sequenz-zu-Sequenz-Aufgaben wie der maschinellen Übersetzung ordnet der Encoder den Satz in der Ausgangssprache einer Reihe von Vektoren zu, und der Decoder generiert den Satz in der Zielsprache basierend auf der Ausgabe des Encoders und der bekannten Teilausgabe.
„(1) Encoder: Der Encoder besteht aus mehreren identischen Schichten, und jede Schicht enthält zwei Unterschichten: einen Mehrkopf-Selbstaufmerksamkeitsmechanismus und ein positionell vollständig verbundenes Feed-Forward-Netzwerk.“
Hinweis: Der Absatz in diesem Artikel befasst sich mit der Struktur des Encoders im neuronalen Netzwerk. Die ursprüngliche Bedeutung sollte nach der Änderung beibehalten werden und die Anzahl der Wörter sollte 114 nicht überschreiten.
Der Decoder besteht aus mehreren identischen Schichten, wobei jede Schicht drei Unterschichten enthält: Mehrkopf-Aufmerksamkeitsmechanismus, Encoder-Decoder-Aufmerksamkeitsmechanismus und Vorwärtspassnetzwerk. Der Mehrkopf-Selbstaufmerksamkeitsmechanismus, der Encoder-Decoder-Aufmerksamkeitsmechanismus und der Positionsencoder sind seine Schlüsselkomponenten, die den Decoder-Aufmerksamkeitsmechanismus implementieren und gleichzeitig Position und vollständig verbundene Feed-Forward-Netzwerke abdecken können. Darüber hinaus können der Aufmerksamkeitsmechanismus und der Positionsencoder des Decoders seine Leistung auch durch Netzwerkverbindungen verbessern, die im gesamten Netzwerk verwendet werden können.
Selbstaufmerksamkeitsmechanismus
Der Selbstaufmerksamkeitsmechanismus ist der Kern von Transformer und seiner Berechnung Der Prozess ist wie folgt:
(1) Berechnen Sie drei Matrizen aus Abfrage, Schlüssel und Wert. Diese drei Matrizen werden durch lineare Transformation des Eingabevektors erhalten.
(2) Berechnen Sie den Aufmerksamkeitswert, der das Skalarprodukt von Abfrage und Schlüssel ist.
(3) Teilen Sie den Aufmerksamkeitswert durch eine Konstante, um den Aufmerksamkeitswert zu erhalten.
(4) Multiplizieren Sie das Aufmerksamkeitsgewicht und den Wert, um die gewichtete Ausgabe zu erhalten.
(5) Führen Sie eine lineare Transformation der gewichteten Ausgabe durch, um die endgültige Ausgabe zu erhalten. 3. Anwendung von Transformer: Natural Language Processing Übersetzungsaufgabe Das damals beste Ergebnis.
(2) Textklassifizierung: Transformer schneidet bei Textklassifizierungsaufgaben gut ab, insbesondere bei Langtextklassifizierungsaufgaben, seine Leistung übertrifft LSTM bei weitem.
(3) Stimmungsanalyse: Transformer ist in der Lage, Abhängigkeiten über große Entfernungen zu erfassen und weist daher eine hohe Genauigkeit bei Stimmungsanalyseaufgaben auf.
Computer Vision
Mit dem Erfolg von Transformer im Bereich NLP begannen Forscher, es auf den Bereich Computer Vision anzuwenden und erzielten die folgenden Ergebnisse:
(1) Bildklassifizierung: Transformer-basiertes Modell im ImageNet-Bild Klassifizierungsaufgabe Gute Ergebnisse erzielt.
(2) Zielerkennung: Transformer eignet sich gut für Zielerkennungsaufgaben, wie zum Beispiel das DETR-Modell (Detection Transformer).
(3) Bilderzeugung: Transformer-basierte Modelle wie GPT-3 haben beeindruckende Ergebnisse bei Bilderzeugungsaufgaben erzielt.
4. Der Forschungsfortschritt meines Landes im Bereich Transformer
Akademische Forschung
Chinesische Wissenschaftler haben auf dem Gebiet Transformer fruchtbare Ergebnisse erzielt, wie zum Beispiel:
(1) Das von der Tsinghua-Universität vorgeschlagene ERNIE-Modell durch Wissenserweiterung , Verbesserte Leistung vorab trainierter Sprachmodelle.
(2) Das von der Shanghai Jiao Tong University vorgeschlagene BERT-wwm-Modell verbessert die Leistung des Modells bei chinesischen Aufgaben, indem es die Ziele vor dem Training verbessert.
Industrielle Anwendung
Chinesische Unternehmen haben auch im Bereich Transformatoren bemerkenswerte Ergebnisse erzielt, wie zum Beispiel:
(1) Das von Baidu vorgeschlagene ERNIE-Modell wird in Suchmaschinen, Spracherkennung und anderen Bereichen verwendet.
(2) Das von Alibaba vorgeschlagene M6-Modell wird in E-Commerce-Empfehlungen, Werbevorhersagen und anderen Unternehmen verwendet. 5. Aktueller Anwendungsstatus und zukünftige Entwicklungstrends von Transformer in der Branche , Suchqualität verbessern.
(2) Spracherkennung: Durch das Transformer-Modell wird eine genauere Spracherkennung erreicht.
(3) Empfehlungssystem: Transformer-basiertes Empfehlungsmodell zur Verbesserung der Empfehlungsgenauigkeit und Benutzererfahrung.
Zukünftige Entwicklungstrends
(1) Modellkomprimierung und -optimierung: Da der Maßstab des Modells weiter zunimmt, ist die Komprimierung und Optimierung des Transformer-Modells zu einem Forschungsschwerpunkt geworden.
(2) Cross-modales Lernen: Transformer hat Vorteile bei der Verarbeitung multimodaler Daten und wird voraussichtlich in Zukunft Durchbrüche im Bereich des modalübergreifenden Lernens erzielen.
(3) Entwicklung vorab trainierter Modelle: Mit zunehmender Rechenleistung werden sich vorab trainierte Modelle weiterentwickeln. -
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonTransformer führt das Aufblühen der KI an: Von der Algorithmusinnovation bis zur industriellen Anwendung – erfahren Sie in einem Artikel die Zukunft der künstlichen Intelligenz. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
