Yo, mi van mindenki! A transzformátor termékek szállítója vagyok, és ma szeretnék beszélgetni a transzformátorok és a konvolúciós neurális hálózatok (CNN) közötti különbségekről a szöveges feldolgozásban. Ez egy szuper érdekes téma, különösen az AI és az adattudomány világában.
Kezdjük azzal, hogy alapvető megértést kapunk arról, hogy mi ez a két dolog. Röviden egy konvolúciós neurális hálózat vagy CNN van egy ideje. Kezdetben a képfeldolgozásra tervezték, de az emberek is elkezdték használni azt a szövegfeldolgozásban. A CNN -k úgy működnek, hogy egy kis szűrőt, más néven kernel -t csúsznak, a bemeneti adatok felett. A szöveg esetében ez lehet a szavak sorozata. A szűrő egy matematikai műveletet hajt végre, az úgynevezett Convolution az adatokon, amely elősegíti a tulajdonságok kinyerését. Például, ha egy hírcikket elemez, akkor a CNN képes lesz felvenni a mintákat, például bizonyos szavak vagy kifejezések gyakoriságát, amelyek jelzik a cikk témáját.
Másrészt a transzformátor egy viszonylag új gyerek a blokkban. A "Figyelemre számított mindenre szükséged" című cikkben 2017 -ben mutatták be. A Transformer architektúra az önállóság fogalmán alapul. Ahelyett, hogy az adatokat szekvenciálisan feldolgozná, mint a hagyományos ideghálózatok, a transzformátor egyszerre megnézheti a bemeneti sorrend minden részét. Ez egy játék - váltó a szövegfeldolgozásban, mert lehetővé teszi a modell számára, hogy a szövegben hosszú tartományú függőségeket rögzítsen. Például, ha regényt olvas, és van utalás valamire, ami több fejezet ezelőtt történt, akkor a transzformátor könnyen csatlakoztathatja ezeket a pontokat.
A kettő közötti egyik fő különbség az, hogy miként kezelik a szekvenciális adatokat. A CNN -knek rögzített recepciós mezője van, ami azt jelenti, hogy a szűrő egyszerre csak bizonyos számú elemet nézhet meg. Ez korlátozás lehet a hosszú szövegek kezelése esetén, mivel hiányozhat a jó távoli szavak közötti fontos kapcsolatok. Például egy hosszú büntetésben, mint például: "Az a férfi, akivel a múlt héten találkoztam a Párizsban tartott konferencián, a mesterséges intelligencia szakértője, a" CNN küzdhet a "The Man" "-hel" szakértővel ", mert a távoli távolság közöttük van.
Ezzel szemben a transzformátor önmagában való figyelem mechanizmusa lehetővé teszi, hogy közvetlenül részt vegyen a bemeneti sorrend bármely részén. Számít egy pontszámot a sorrend minden egyes párjára, ami azt jelzi, hogy mennyire relevánsak egymás számára. Ilyen módon könnyen megragadhatja a "The Man" és a "Szakértő" közötti kapcsolatot a fenti példában.
Egy másik különbség az edzés hatékonyságában rejlik. A CNN -eket általában gyorsabban edzhetik, mert helyesebben működnek. Mivel a szűrő egyszerre csak a bemenet kis részét vizsgálja, a számítási bonyolultság viszonylag alacsony. A globális információk rögzítésével azonban a CNN -knek gyakran több rétegre kell rakniuk, ami növelheti az edzési időt és a paraméterek számát.
A transzformátorok, bár hatékonyabban tudják rögzíteni a globális információkat, az edzés során magasabb számítási komplexitással rendelkeznek. Az önálló figyelem -mechanizmushoz kiszámítás pontszámokat igényel a sorrend minden pár elemére, amelyek nagyon idő - fogyasztók és memória - intenzívek lehetnek, különösen a hosszú szekvenciák esetében. A közelmúltbeli fejlemények, például a ritka figyelem és a kvantálás, hozzájárultak ezeknek a kérdéseknek a csökkentéséhez és a transzformátor képzésének hatékonyabbá tételéhez.
Most beszéljünk a különböző szövegfeldolgozási feladatok teljesítményéről. Az olyan feladatokban, mint a szöveges osztályozás, a CNN -k meglehetősen hatékonyak lehetnek. Gyorsan kinyerhetik a helyi funkciókat a szövegből, amelyek felhasználhatók a szöveg különböző kategóriákba sorolására. Például, ha a hírcikkeket politikába, sportba vagy szórakozásba sorolja, akkor a CNN felveheti az egyes kategóriákra jellemző kulcsszavakat és mintákat.
A transzformátorok azonban olyan feladatokban ragyognak, amelyek megkövetelik a kontextus és a hosszú hatótávolságú függőségek megértését, például a gépi fordítás, a kérdések - válaszadó rendszerek és a szöveggenerálás. A gépi fordításban például egy transzformátor megértheti a teljes mondat jelentését a forrásnyelven, és pontosabb fordítást generál a célnyelven. Jobban képes kezelni a komplex mondatszerkezeteket és az idiomatikus kifejezéseket, mint a CNN.
Ha a szöveges feldolgozási igényekhez magas színvonalú transzformátor termékek piacán tartózkodik, akkor fedeztük Önt. Széles választékot kínálunk3 fázisú automatikus transzformátor,Villamosenergia -transzformátor, ésEgyenirányító transzformátoramelyeket úgy terveztek, hogy megfeleljenek a különböző alkalmazások változatos követelményeinek. Függetlenül attól, hogy egy új NLP -projekten dolgozik, vagy egy nagy vállalkozás, amely a meglévő szövegfeldolgozó rendszerek fejlesztésére törekszik, termékeink biztosíthatják a szükséges teljesítményt és megbízhatóságot.
Ha érdekli, hogy többet megtudjon termékeinkről vagy megvitatja a potenciális vásárlást, ne habozzon elérni. Mindig örülünk, hogy beszélgetünk, és megnézhetjük, hogyan segíthetünk abban, hogy a szöveges feldolgozást a következő szintre vezesse.
Referenciák
- Vaswani, A., Shazer, N., Parmar, N., USzkoreit, J., Jones, L., Gomez, AN, ... és Polosukhin, I. (2017). A figyelem minden, amire szüksége van. A neurális információfeldolgozó rendszerek fejlődése.
- Lecun, Y., Bengio, Y. és Hinton, G. (2015). Mély tanulás. Nature, 521 (7553), 436 - 444.
