ട്രാൻസ്ഫോർമറുകൾ: ചാറ്റ്ജിപിടി, ബെർട്ട് തുടങ്ങിയ നൂതന സാങ്കേതികവിദ്യകളെ ഞങ്ങൾ ദിവസവും അഭിമുഖീകരിക്കുമ്പോൾ, അവയെ നയിക്കുന്ന പ്രധാന സാങ്കേതികവിദ്യയെക്കുറിച്ച് പരിശോധിക്കുന്നത് കൗതുകകരമാണ്.

ട്രാൻസ്ഫോർമറുകൾ ലളിതമാക്കാൻ ഈ ലേഖനം ലക്ഷ്യമിടുന്നു, അവ എന്താണ്, അവ എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു, അവ എന്തുകൊണ്ട് പ്രാധാന്യമർഹിക്കുന്നു, നിങ്ങളുടെ മാർക്കറ്റിംഗ് ശ്രമങ്ങളിൽ ഈ മെഷീൻ ലേണിംഗ് സമീപനം എങ്ങനെ ഉൾപ്പെടുത്താം.

ട്രാൻസ്ഫോർമറുകളെക്കുറിച്ചുള്ള മറ്റ് ഗൈഡുകൾ നിലവിലുണ്ടെങ്കിലും, ഈ ലേഖനം സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ നേരായ സംഗ്രഹം നൽകുന്നതിലും അതിന്റെ വിപ്ലവകരമായ സ്വാധീനം ഉയർത്തിക്കാട്ടുന്നതിലും ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു.

ട്രാൻസ്ഫോർമറുകളും നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗും (എൻഎൽപി) മനസ്സിലാക്കുക

സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗ് സിസ്റ്റങ്ങളുടെ ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ട ഘടകങ്ങളിലൊന്നാണ് ശ്രദ്ധ. ഈ വാചകം മാത്രം തികച്ചും വായ് നിറഞ്ഞതാണ്, അതിനാൽ നമുക്ക് ഇത് തുറക്കാം.

സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രശ്നങ്ങൾക്കായുള്ള ആദ്യകാല ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകൾ ആർഎൻഎൻ (ആവർത്തിച്ചുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്ക്) എന്ന എൻകോഡർ ഉപയോഗിച്ചു.

ഫലങ്ങൾ ഒരു ഡീകോഡർ ആർഎൻഎന്നിലേക്ക് അയയ്ക്കുന്നു – “സീക്വൻസ് ടു സീക്വൻസ്” മോഡൽ എന്ന് വിളിക്കപ്പെടുന്നു, ഇത് ഒരു ഇൻപുട്ടിന്റെ ഓരോ ഭാഗവും എൻകോഡ് ചെയ്യും (ആ ഇൻപുട്ട് നമ്പറുകളാക്കി മാറ്റുന്നു) തുടർന്ന് ഡീകോഡ് ചെയ്ത് അത് ഒരു ഔട്ട്പുട്ടാക്കി മാറ്റും.

എൻകോഡിംഗിന്റെ അവസാന ഭാഗം (അതായത്, അവസാനത്തെ “മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന അവസ്ഥ”) ഡീകോഡറിലേക്ക് കൈമാറിയ സന്ദർഭമായിരുന്നു.

ലളിതമായി പറഞ്ഞാൽ, എൻകോഡർ ഇൻപുട്ടിന്റെ എൻകോഡ് ചെയ്ത എല്ലാ ഭാഗങ്ങളിൽ നിന്നും ഒരു “സന്ദർഭ” അവസ്ഥ സൃഷ്ടിക്കുകയും അത് ഡീകോഡറിലേക്ക് മാറ്റുകയും ചെയ്യും, ഇത് സന്ദർഭത്തിന്റെ ഭാഗങ്ങൾ വലിച്ചെടുക്കുകയും അവ ഡീകോഡ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യും.

പ്രോസസ്സിംഗിലുടനീളം, ഇൻപുട്ടുകളെയും മുൻ ഇൻപുട്ടുകളെയും അടിസ്ഥാനമാക്കി ആർഎൻഎന്നുകൾ മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന അവസ്ഥകൾ അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്. ഇത് തികച്ചും സങ്കീർണ്ണമായിരുന്നു, മാത്രമല്ല കാര്യക്ഷമമല്ലായിരിക്കാം.

മോഡലുകൾക്ക് നീണ്ട സന്ദർഭങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിഞ്ഞില്ല – ഇത് ഇന്നുവരെ ഒരു പ്രശ്നമാണെങ്കിലും, മുമ്പ്, ടെക്സ്റ്റ് ദൈർഘ്യം കൂടുതൽ വ്യക്തമായിരുന്നു. “ശ്രദ്ധ” എന്ന ആമുഖം മോഡലിനെ പ്രസക്തമെന്ന് കരുതുന്ന ഇൻപുട്ടിന്റെ ഭാഗങ്ങളിൽ മാത്രം ശ്രദ്ധിക്കാൻ അനുവദിച്ചു.

ശ്രദ്ധ (Attention) കാര്യക്ഷമത അൺലോക്ക് ചെയ്യുന്നു

“ശ്രദ്ധയാണ് നിങ്ങൾക്ക് ആവശ്യമുള്ളത്” എന്ന സുപ്രധാന പ്രബന്ധം ട്രാൻസ്ഫോർമർ വാസ്തുവിദ്യ അവതരിപ്പിച്ചു.

ഈ മോഡൽ ആർഎൻഎന്നുകളിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന ആവർത്തന സംവിധാനം ഉപേക്ഷിക്കുകയും പകരം ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റ സമാന്തരമായി പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുകയും കാര്യക്ഷമത ഗണ്യമായി മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു.

മുമ്പത്തെ എൻ എൽ പി മോഡലുകളെപ്പോലെ, ഇത് ഒരു എൻകോഡറും ഒരു ഡീകോഡറും ഉൾക്കൊള്ളുന്നു, ഓരോന്നിലും ഒന്നിലധികം പാളികൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു.

എന്നിരുന്നാലും, ട്രാൻസ്ഫോർമറുകൾ ഉപയോഗിച്ച്, ഓരോ പാളിക്കും മൾട്ടി-ഹെഡ് സ്വയം ശ്രദ്ധാ സംവിധാനങ്ങളും പൂർണ്ണമായും കണക്റ്റുചെയ് ത ഫീഡ്-ഫോർവേഡ് നെറ്റ് വർക്കുകളും ഉണ്ട്.

എൻകോഡറിന്റെ സ്വയം ശ്രദ്ധാ സംവിധാനം ഒരു വാചകത്തിലെ ഓരോ വാക്കിന്റെയും അർത്ഥം മനസിലാക്കുമ്പോൾ അതിന്റെ പ്രാധാന്യം അളക്കാൻ മോഡലിനെ സഹായിക്കുന്നു.

ട്രാൻസ്ഫോർമർ മോഡൽ ഒരു രാക്ഷസനാണെന്ന് നടിക്കുക:

“മൾട്ടി-ഹെഡ് സെൽഫ്-അറ്റൻഷൻ മെക്കാനിസം” എന്നത് ഒരേ സമയം വ്യത്യസ്ത വാക്കുകളിലും വാചകത്തിന്റെ പൂർണ്ണ സന്ദർഭം നന്നായി മനസ്സിലാക്കുന്നതിന് അവയുടെ കണക്ഷനുകളിലും ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്ന ഒന്നിലധികം സെറ്റ് കണ്ണുകൾ പോലെയാണ്.

ശ്രദ്ധാ സംവിധാനത്തിൽ നിന്നുള്ള ഉൾക്കാഴ്ചകൾ പരിഗണിച്ച ശേഷം ഓരോ വാക്കിന്റെയും അർത്ഥം പരിഷ്കരിക്കാനും വ്യക്തമാക്കാനും സഹായിക്കുന്ന ഫിൽട്ടറുകളുടെ ഒരു പരമ്പരയാണ് “പൂർണ്ണമായും കണക്റ്റുചെയ് ത ഫീഡ്-ഫോർവേഡ് നെറ്റ് വർക്കുകൾ”.

ഡീകോഡറിൽ, ഇൻപുട്ട് സീക്വൻസിന്റെ പ്രസക്തമായ ഭാഗങ്ങളിലും മുമ്പ് സൃഷ്ടിച്ച ഔട്ട്പുട്ടിലും ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാൻ ശ്രദ്ധാ സംവിധാനം സഹായിക്കുന്നു, ഇത് യുക്തിസഹവും സന്ദർഭോചിതവുമായ പ്രസക്തമായ വിവർത്തനങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ ടെക്സ്റ്റ് തലമുറകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിന് നിർണായകമാണ്.

ട്രാൻസ്ഫോർമറിന്റെ എൻകോഡർ ഡീകോഡറിലേക്ക് എൻകോഡിംഗിന്റെ അവസാന ഘട്ടം അയയ്ക്കുന്നില്ല; ഇത് എല്ലാ മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന അവസ്ഥകളും എൻകോഡിംഗുകളും കൈമാറുന്നു.

ഈ സമ്പന്നമായ വിവരങ്ങൾ ഡീകോഡറെ കൂടുതൽ ഫലപ്രദമായി ശ്രദ്ധ പ്രയോഗിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു. ഇത് ഈ സംസ്ഥാനങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള ബന്ധങ്ങൾ വിലയിരുത്തുന്നു, ഓരോ ഡീകോഡിംഗ് ഘട്ടത്തിലും നിർണായകമായ സ്കോറുകൾ നൽകുകയും വർദ്ധിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

ഒരു കൂട്ടം ചോദ്യങ്ങൾ, താക്കോലുകൾ, മൂല്യങ്ങൾ എന്നിവ ഉപയോഗിച്ചാണ് ട്രാൻസ്ഫോർമറുകളിലെ ശ്രദ്ധ സ്കോറുകൾ കണക്കാക്കുന്നത്. ഇൻപുട്ട് സീക്വൻസിലെ ഓരോ വാക്കും ഈ മൂന്ന് വെക്റ്ററുകളായി പരിവർത്തനം ചെയ്യപ്പെടുന്നു.

ഒരു ചോദ്യ വെക്റ്റർ ഉപയോഗിച്ച് ശ്രദ്ധ സ്കോർ കണക്കാക്കുകയും എല്ലാ പ്രധാന വെക്റ്ററുകളും ഉപയോഗിച്ച് അതിന്റെ ഡോട്ട് ഉൽപ്പന്നം കണക്കാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

ഓരോ വാക്കിനും മറ്റ് വാക്കുകളിൽ എത്രമാത്രം ഫോക്കസ് അല്ലെങ്കിൽ “ശ്രദ്ധ” ഉണ്ടായിരിക്കണമെന്ന് ഈ സ്കോറുകൾ നിർണ്ണയിക്കുന്നു. സ്കോറുകൾ പിന്നീട് അളക്കുകയും ഒരു സോഫ്റ്റ്മാക്സ് ഫംഗ്ഷനിലൂടെ കൈമാറുകയും ചെയ്യുന്നു.

ഈ ശ്രദ്ധാ സ്കോറുകൾ സന്തുലിതമാക്കാൻ, ട്രാൻസ്ഫോർമറുകൾ സോഫ്റ്റ്മാക്സ് ഫംഗ്ഷൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഇത് ഈ സ്കോറുകൾ “പൂജ്യത്തിനും പോസിറ്റീവിൽ ഒന്നിനും ഇടയിൽ” സാധാരണ നിലയിലാക്കുന്നു. ഇത് ഒരു വാചകത്തിലെ വാക്കുകളിലുടനീളം ശ്രദ്ധയുടെ തുല്യമായ വിതരണം ഉറപ്പാക്കുന്നു.

വാക്കുകൾ വ്യക്തിഗതമായി പരിശോധിക്കുന്നതിനുപകരം, ട്രാൻസ്ഫോർമർ മോഡൽ ഒരേസമയം ഒന്നിലധികം വാക്കുകൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നു, ഇത് വേഗതയേറിയതും കൂടുതൽ ബുദ്ധിപരവുമാക്കുന്നു.

തിരയലിൽ ബെർട്ട് എത്രമാത്രം വഴിത്തിരിവായിരുന്നുവെന്ന് നിങ്ങൾ ചിന്തിക്കുകയാണെങ്കിൽ, ബെർട്ട് ദ്വിമുഖവും സന്ദർഭത്തിൽ മികച്ചതും ആയതിൽ നിന്നാണ് ഉത്സാഹം വന്നതെന്ന് നിങ്ങൾക്ക് കാണാൻ കഴിയും.

ഭാഷാ ചുമതലകളിൽ, വാക്കുകളുടെ ക്രമം മനസിലാക്കുന്നത് നിർണായകമാണ്.

ഓരോ വാക്കിന്റെയും പ്രാതിനിധ്യത്തിലേക്ക് പൊസിഷണൽ എൻകോഡിംഗ് എന്നറിയപ്പെടുന്ന പ്രത്യേക വിവരങ്ങൾ ചേർത്തുകൊണ്ട് ട്രാൻസ്ഫോർമർ മോഡൽ ഇതിന് കാരണമാകുന്നു. വാചകത്തിലെ അവരുടെ സ്ഥാനങ്ങളെക്കുറിച്ച് മോഡലിനെ അറിയിക്കാൻ വാക്കുകളിൽ മാർക്കറുകൾ സ്ഥാപിക്കുന്നതുപോലെയാണിത്.

പരിശീലന വേളയിൽ, മോഡൽ അതിന്റെ വിവർത്തനങ്ങളെ ശരിയായ വിവർത്തനങ്ങളുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുന്നു. അവ യോജിക്കുന്നില്ലെങ്കിൽ, ശരിയായ ഫലങ്ങളെ സമീപിക്കുന്നതിന് ഇത് അതിന്റെ ക്രമീകരണങ്ങൾ പരിഷ്കരിക്കുന്നു. ഇവയെ “ലോസ് ഫംഗ്ഷനുകൾ” എന്ന് വിളിക്കുന്നു.

ടെക്സ്റ്റ് ഉപയോഗിച്ച് പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ, മോഡലിന് ഘട്ടം ഘട്ടമായി വാക്കുകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കാൻ കഴിയും. ഒന്നുകിൽ ഓരോ തവണയും മികച്ച വാക്ക് തിരഞ്ഞെടുക്കാം (അത്യാഗ്രഹം ഡീകോഡിംഗ്) അല്ലെങ്കിൽ മികച്ച മൊത്തത്തിലുള്ള വിവർത്തനം കണ്ടെത്തുന്നതിന് ഒന്നിലധികം ഓപ്ഷനുകൾ (ബീം തിരയൽ) പരിഗണിക്കാം.

ട്രാൻസ്ഫോർമറുകളിൽ, ഓരോ പാളിക്കും ഡാറ്റയുടെ വ്യത്യസ്ത വശങ്ങൾ പഠിക്കാൻ കഴിയും.

സാധാരണയായി, മോഡലിന്റെ താഴത്തെ പാളികൾ വ്യാകരണം, വാക്ക് ക്രമം എന്നിവ പോലുള്ള ഭാഷയുടെ കൂടുതൽ വാക്യപരമായ വശങ്ങൾ പിടിച്ചെടുക്കുന്നു, കാരണം അവ യഥാർത്ഥ ഇൻപുട്ട് ടെക്സ്റ്റിനോട് അടുത്താണ്.

നിങ്ങൾ ഉയർന്ന പാളികളിലേക്ക് നീങ്ങുമ്പോൾ, വാചകങ്ങളുടെയോ വാചകങ്ങളുടെയോ അർത്ഥം, വാചകത്തിനുള്ളിലെ അവയുടെ ബന്ധങ്ങൾ എന്നിവ പോലുള്ള കൂടുതൽ അമൂർത്തവും അർത്ഥപൂർണ്ണവുമായ വിവരങ്ങൾ മോഡൽ പിടിച്ചെടുക്കുന്നു.

ഈ ശ്രേണിപരമായ പഠനം ട്രാൻസ്ഫോർമറുകളെ ഭാഷയുടെ ഘടനയും അർത്ഥവും മനസിലാക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു, ഇത് വിവിധ എൻഎൽപി ജോലികളിൽ അവയുടെ ഫലപ്രാപ്തിക്ക് സംഭാവന നൽകുന്നു.

എന്താണ് പരിശീലനവും ഫൈൻ ട്യൂണിംഗും?

ട്രാൻസ്ഫോർമറിനെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നത് നിരവധി വിവർത്തനം ചെയ്ത വാചകങ്ങളിലേക്ക് തുറന്നുകാട്ടുന്നതും മികച്ച വിവർത്തനങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിന് അതിന്റെ ആന്തരിക ക്രമീകരണങ്ങൾ (ഭാരങ്ങൾ) ക്രമീകരിക്കുന്നതും ഉൾപ്പെടുന്നു. കൃത്യമായ വിവർത്തനങ്ങളുടെ നിരവധി ഉദാഹരണങ്ങൾ കാണിച്ചുകൊണ്ട് ഒരു പ്രാവീണ്യമുള്ള വിവർത്തകനാകാൻ മാതൃകയെ പഠിപ്പിക്കുന്നതിന് സമാനമാണ് ഈ പ്രക്രിയ.

പരിശീലന വേളയിൽ, പ്രോഗ്രാം അതിന്റെ വിവർത്തനങ്ങളെ ശരിയായ വിവർത്തനങ്ങളുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുന്നു, ഇത് തെറ്റുകൾ തിരുത്താനും അതിന്റെ പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്താനും അനുവദിക്കുന്നു. മെച്ചപ്പെടുത്തൽ സുഗമമാക്കുന്നതിന് ഒരു വിദ്യാർത്ഥിയുടെ പിശകുകൾ തിരുത്തുന്ന ഒരു അധ്യാപകനായി ഈ ഘട്ടം കണക്കാക്കാം.

ഒരു മോഡലിന്റെ പരിശീലന സെറ്റും പോസ്റ്റ്-വിന്യാസ പഠനവും തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം ശ്രദ്ധേയമാണ്. തുടക്കത്തിൽ, മോഡലുകൾ ഒരു നിശ്ചിത പരിശീലന സെറ്റിൽ നിന്ന് പാറ്റേണുകൾ, ഭാഷ, ജോലികൾ എന്നിവ പഠിക്കുന്നു, ഇത് മുൻകൂട്ടി സമാഹരിച്ചതും പരിശോധിച്ചതുമായ ഡാറ്റാസെറ്റാണ്.

വിന്യാസത്തിനുശേഷം, ചില മോഡലുകൾക്ക് അവർ സമ്പർക്കം പുലർത്തുന്ന പുതിയ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് പഠിക്കുന്നത് തുടരാൻ കഴിയും, പക്ഷേ ഇത് ഒരു യാന്ത്രിക മെച്ചപ്പെടുത്തലല്ല – പുതിയ ഡാറ്റ സഹായകരമാണെന്നും ദോഷകരമോ പക്ഷപാതപരമോ അല്ലെന്നും ഉറപ്പാക്കാൻ ശ്രദ്ധാപൂർവ്വം മാനേജുമെന്റ് ആവശ്യമാണ്.

Transformers vs. RNNs

ട്രാൻസ്ഫോർമറുകൾ ആവർത്തന ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകളിൽ (ആർഎൻഎൻ) നിന്ന് വ്യത്യസ്തമാണ്, അതിൽ അവ സമാന്തരമായി സീക്വൻസുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുകയും ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റയുടെ വിവിധ ഭാഗങ്ങളുടെ പ്രാധാന്യം തൂക്കിനോക്കാൻ ശ്രദ്ധാ സംവിധാനങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു, ഇത് ചില ജോലികൾക്ക് അവയെ കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമവും ഫലപ്രദവുമാക്കുന്നു.

ദീർഘകാല സീക്വൻസുകളിൽ ഭാഷാ സന്ദർഭം പിടിച്ചെടുക്കുന്നതിലെ ഫലപ്രാപ്തി കാരണം ട്രാൻസ്ഫോർമറുകൾ നിലവിൽ എൻഎൽപിയിൽ ഏറ്റവും മികച്ചതായി കണക്കാക്കപ്പെടുന്നു, ഇത് കൂടുതൽ കൃത്യമായ ഭാഷാ ധാരണയും ജനറേഷനും പ്രാപ്തമാക്കുന്നു.

അവ പലപ്പോഴും ഒരു ദീർഘകാല ഹ്രസ്വകാല മെമ്മറി (എൽഎസ്ടിഎം) നെറ്റ് വർക്കിനേക്കാൾ (ഒരു തരം ആർഎൻഎൻ) മികച്ചതായി കാണപ്പെടുന്നു, കാരണം അവ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ വേഗതയേറിയതും സമാന്തര പ്രോസസ്സിംഗ്, ശ്രദ്ധാ സംവിധാനങ്ങൾ എന്നിവ കാരണം ദൈർഘ്യമേറിയ സീക്വൻസുകൾ കൂടുതൽ ഫലപ്രദമായി കൈകാര്യം ചെയ്യാനും കഴിയും.

സന്ദർഭവും സീക്വൻസുകളിലെ മൂലകങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള ബന്ധവും പരമപ്രധാനമായ ജോലികൾക്കായി ആർഎൻഎന്നുകൾക്ക് പകരം ട്രാൻസ്ഫോർമറുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.

ട്രാൻസ്ഫോർമറുകളുടെ സമാന്തര പ്രോസസ്സിംഗ് സ്വഭാവം എല്ലാ സീക്വൻസ് ഘടകങ്ങൾക്കും ഒരേസമയം ശ്രദ്ധ കണക്കാക്കാൻ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു. ഇത് പരിശീലന സമയം കുറയ്ക്കുകയും വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകളും മോഡൽ വലുപ്പങ്ങളും ഉപയോഗിച്ച് ഫലപ്രദമായി അളക്കാൻ മോഡലുകളെ അനുവദിക്കുകയും ഡാറ്റയുടെയും കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ വിഭവങ്ങളുടെയും വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന ലഭ്യത ഉൾക്കൊള്ളുകയും ചെയ്യുന്നു.

ട്രാൻസ്ഫോർമറുകൾക്ക് വൈവിധ്യമാർന്ന വാസ്തുവിദ്യയുണ്ട്, അത് എൻഎൽപിക്കപ്പുറത്തേക്ക് പൊരുത്തപ്പെടുത്താൻ കഴിയും. വിഷൻ ട്രാൻസ്ഫോർമറുകൾ (വിഐടി) വഴി ട്രാൻസ്ഫോർമറുകൾ കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷനിലേക്ക് വികസിച്ചു, ഇത് ചിത്രങ്ങളുടെ പാച്ചുകളെ ഒരു വാചകത്തിലെ വാക്കുകൾക്ക് സമാനമായി സീക്വൻസുകളായി കണക്കാക്കുന്നു.

ഒരു ചിത്രത്തിന്റെ വിവിധ ഭാഗങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള സങ്കീർണ്ണമായ ബന്ധങ്ങൾ പിടിച്ചെടുക്കുന്നതിന് സ്വയം ശ്രദ്ധാ സംവിധാനങ്ങൾ പ്രയോഗിക്കാൻ ഇത് വിഐടിയെ അനുവദിക്കുന്നു, ഇത് ഇമേജ് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ ടാസ്ക്കുകളിൽ അത്യാധുനിക പ്രകടനത്തിലേക്ക് നയിക്കുന്നു.

വിപണനക്കാർ ആശ്രയിക്കുന്ന ദൈനംദിന ന്യൂസ് ലെറ്റർ തിരയൽ നേടുക. പ്രോസസ്സിംഗ്… ദയവായി കാത്തിരിക്കുക. സബ് സ് ക്രൈബ് ചെയ്യുക നിബന്ധനകൾ കാണുക.

മോഡലുകളെ കുറിച്ച്

BERT

ഒരു വാചകത്തിലെ ഓരോ വാക്കിനും ചുറ്റുമുള്ള സന്ദർഭം മനസിലാക്കാൻ ബെർട്ട് (ട്രാൻസ്ഫോർമറുകളിൽ നിന്നുള്ള ബൈഡിറക്ഷൻ എൻകോഡർ പ്രാതിനിധ്യങ്ങൾ) ട്രാൻസ്ഫോർമറിന്റെ എൻകോഡർ സംവിധാനം ഉപയോഗിക്കുന്നു.

ജിപിടിയിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, ബെർട്ട് സന്ദർഭത്തെ രണ്ട് ദിശകളിൽ നിന്നും നോക്കുന്നു (ദ്വിമുഖമായി), ഇത് ഒരു വാക്കിന്റെ ഉദ്ദേശിച്ച അർത്ഥം അതിന് മുമ്പും ശേഷവുമുള്ള വാക്കുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി മനസ്സിലാക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു.

വികാര വിശകലനം അല്ലെങ്കിൽ ചോദ്യ ഉത്തരം പോലുള്ള സന്ദർഭം മനസിലാക്കുന്നത് നിർണായകമായ ജോലികൾക്ക് ഇത് പ്രത്യേകിച്ചും ഉപയോഗപ്രദമാണ്.

BART

ബൈഡിറെക്ഷണൽ ആൻഡ് ഓട്ടോ-റിട്രോഷണൽ ട്രാൻസ്ഫോർമർ (ബാർട്ട്) ബെർട്ടിന്റെ ബൈഡിറെക്ഷണൽ എൻകോഡിംഗ് ശേഷിയും ജിപിടിയുടെ സീക്വൻഷ്യൽ ഡീകോഡിംഗ് കഴിവും സംയോജിപ്പിക്കുന്നു. സംഗ്രഹം പോലുള്ള ടെക്സ്റ്റ് മനസ്സിലാക്കുന്നതും സൃഷ്ടിക്കുന്നതും ഉൾപ്പെടുന്ന ജോലികൾക്ക് ഇത് പ്രത്യേകിച്ചും ഉപയോഗപ്രദമാണ്.

ബാർട്ട് ആദ്യം ഒരു ഏകപക്ഷീയമായ ശബ്ദ പ്രവർത്തനം ഉപയോഗിച്ച് വാചകത്തെ ദുഷിപ്പിക്കുന്നു, തുടർന്ന് യഥാർത്ഥ വാചകം പുനർനിർമ്മിക്കാൻ പഠിക്കുന്നു, ഇത് വാചകത്തിന്റെ സത്ത പിടിച്ചെടുക്കാനും സംക്ഷിപ്ത സംഗ്രഹങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാനും സഹായിക്കുന്നു.

GPT

ജനറേറ്റീവ് പ്രീ-ട്രെയിനഡ് ട്രാൻസ്ഫോർമറുകൾ (ജിപിടി) മോഡൽ ഒരു ക്രമത്തിൽ അടുത്ത വാക്ക് പ്രവചിക്കാൻ ട്രാൻസ്ഫോർമറിന്റെ ഡീകോഡർ സംവിധാനം ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഇത് പ്രസക്തമായ ടെക്സ്റ്റ് സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് ഉപയോഗപ്രദമാക്കുന്നു.

ജിപിടിയുടെ വാസ്തുവിദ്യ വിശ്വസനീയമായ അടുത്ത വാക്കുകൾ മാത്രമല്ല, വാചകത്തിന്റെ നീണ്ട ഭാഗങ്ങളിൽ സന്ദർഭോചിതമായി യോജിക്കാൻ കഴിയുന്ന മുഴുവൻ ഭാഗങ്ങളും രേഖകളും സൃഷ്ടിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു.

മെഷീൻ ലേണിംഗ് സർക്കിളുകളിൽ ഇത് ഗെയിം ചേഞ്ചറാണ്, കാരണം സമീപകാല ഭീമൻ ജിപിടി മോഡലുകൾക്ക് ആളുകളെ നന്നായി അനുകരിക്കാൻ കഴിയും.

ChatGPT

സംഭാഷണ സന്ദർഭങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിന് പ്രത്യേകമായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത ഒരു ട്രാൻസ്ഫോർമർ മോഡലാണ് ജിപിടി പോലെ ചാറ്റ്ജിപിടി. ഇത് ഒരു സംഭാഷണ ഫോർമാറ്റിൽ പ്രതികരണങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു, അത് ലഭിക്കുന്ന ഇൻപുട്ടിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഒരു മനുഷ്യനെപ്പോലെയുള്ള സംഭാഷണം അനുകരിക്കുന്നു.

ട്രാൻസ്ഫോർമറുകൾ തകർക്കൽ: കാര്യക്ഷമമായ ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗിന്റെ താക്കോൽ

ട്രാൻസ്ഫോർമർ സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ കഴിവുകൾ ക്ലയന്റുകൾക്ക് വിശദീകരിക്കുമ്പോൾ, യാഥാർത്ഥ്യബോധമുള്ള പ്രതീക്ഷകൾ സജ്ജീകരിക്കേണ്ടത് നിർണായകമാണ്.

മനുഷ്യസമാനമായ ടെക്സ്റ്റ് മനസിലാക്കാനും സൃഷ്ടിക്കാനുമുള്ള കഴിവ് ഉപയോഗിച്ച് ട്രാൻസ്ഫോർമറുകൾ എൻഎൽപിയിൽ വിപ്ലവം സൃഷ്ടിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, ആദർശവത്കൃത സാഹചര്യങ്ങളിൽ ചിത്രീകരിച്ചിരിക്കുന്നതുപോലെ മുഴുവൻ വകുപ്പുകളും മാറ്റിസ്ഥാപിക്കാനോ കുറ്റമറ്റ രീതിയിൽ ജോലികൾ നിർവഹിക്കാനോ കഴിയുന്ന ഒരു മാന്ത്രിക ഡാറ്റാ ട്രീയല്ല അവ.

BERT, GPT പോലുള്ള ട്രാൻസ്ഫോർമറുകൾ നിർദ്ദിഷ്ട ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് ശക്തമാണ്. എന്നിരുന്നാലും, അവരുടെ പ്രകടനം അവർക്ക് പരിശീലനം ലഭിച്ച ഡാറ്റാ ഗുണനിലവാരത്തെയും തുടർന്നുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന ഫൈൻ ട്യൂണിംഗിനെയും വളരെയധികം ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു.

ഒരു നിശ്ചിത ഡാറ്റാസെറ്റിൽ സ്റ്റാറ്റിക് ഫൈൻ-ട്യൂണിംഗിന് പകരം പ്രതികരണങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് മോഡൽ ഒരു ഡാറ്റാബേസിൽ നിന്ന് വിവരങ്ങൾ വീണ്ടെടുക്കുന്ന കൂടുതൽ ചലനാത്മക സമീപനമാണ് ആർഎജി (വീണ്ടെടുക്കൽ-ഓഗ്മെന്റഡ് ജനറേഷൻ).

എന്നാൽ ട്രാൻസ്ഫോർമറുകളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട എല്ലാ പ്രശ്നങ്ങൾക്കും ഇത് പരിഹാരമല്ല.

പതിവായി ചോദിക്കുന്ന ചോദ്യങ്ങൾ

GPT പോലുള്ള മോഡലുകൾ വിഷയങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നുണ്ടോ? കോർപ്പസ് എവിടെ നിന്ന് വരുന്നു?

ജിപിടി പോലുള്ള മോഡലുകൾ സ്വയം വിഷയങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നില്ല; അവർക്ക് നൽകിയ പ്രോംപ്റ്റുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി അവർ ടെക്സ്റ്റ് സൃഷ്ടിക്കുന്നു. അവർക്ക് ലഭിച്ച ഇൻപുട്ടിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി നൽകിയ വിഷയം തുടരാനോ വിഷയങ്ങൾ മാറ്റാനോ കഴിയും.

ഹ്യൂമൻ ഫീഡ്ബാക്കിൽ (ആർഎൽഎച്ച്എഫ്) നിന്നുള്ള ശക്തിപ്പെടുത്തൽ പഠനത്തിൽ, ആരാണ് ഫീഡ്ബാക്ക് നൽകുന്നത്, അത് ഏത് രൂപത്തിലാണ് എടുക്കുന്നത്?

RLHF-ൽ, മോഡലിന്റെ ഔട്ട്പുട്ടുകൾ റേറ്റുചെയ്യുകയോ തിരുത്തുകയോ ചെയ്യുന്ന മനുഷ്യ പരിശീലകരാണ് ഫീഡ്ബാക്ക് നൽകുന്നത്. ഈ ഫീഡ്ബാക്ക് മനുഷ്യന്റെ പ്രതീക്ഷകളുമായി കൂടുതൽ അടുത്ത് യോജിക്കുന്നതിന് മോഡലിന്റെ ഭാവി പ്രതികരണങ്ങളെ രൂപപ്പെടുത്തുന്നു.

ട്രാൻസ്ഫോർമറുകൾക്ക് ടെക്സ്റ്റിലെ ദീർഘദൂര ആശ്രിതത്വങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയുമോ, അങ്ങനെയെങ്കിൽ, എങ്ങനെ?

ട്രാൻസ്ഫോർമറുകൾക്ക് അവരുടെ സ്വയം ശ്രദ്ധാ സംവിധാനത്തിലൂടെ ടെക്സ്റ്റിലെ ദീർഘദൂര ആശ്രിതത്വങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയും, ഇത് ഒരു ക്രമത്തിലെ ഓരോ സ്ഥാനത്തെയും ഒരേ സീക്വൻസിലെ മറ്റെല്ലാ സ്ഥാനങ്ങളിലേക്കും, ഭൂതകാല, ഭാവി ടോക്കണുകളിൽ പങ്കെടുക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു.

ഡാറ്റ തുടർച്ചയായി പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുകയും ദീർഘദൂരത്തേക്ക് വിവരങ്ങൾ നഷ്ടപ്പെടുകയും ചെയ്യുന്ന ആർഎൻഎൻ അല്ലെങ്കിൽ എൽഎസ്ടിഎമ്മുകളിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, ട്രാൻസ്ഫോർമറുകൾ എല്ലാ ടോക്കണുകളിലും സമാന്തരമായി ശ്രദ്ധ സ്കോറുകൾ കണക്കാക്കുന്നു, ഇത് വാചകത്തിന്റെ വിദൂര ഭാഗങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള ബന്ധങ്ങൾ പിടിച്ചെടുക്കുന്നതിൽ വിദഗ്ദ്ധരാക്കുന്നു.

ട്രാൻസ്ഫോർമറുകൾ വിവർത്തനം പോലുള്ള ജോലികളിൽ ഭൂതകാലത്തിൽ നിന്നും ഭാവി ഇൻപുട്ടിൽ നിന്നും സന്ദർഭം എങ്ങനെ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു?

വിവർത്തനം പോലുള്ള ജോലികളിൽ, ട്രാൻസ്ഫോർമറുകൾ ഒരു എൻകോഡർ-ഡീകോഡർ ഘടന ഉപയോഗിച്ച് ഭൂതകാല, ഭാവി ഇൻപുട്ടുകളിൽ നിന്നുള്ള സന്ദർഭം കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു.

എൻകോഡർ മുഴുവൻ ഇൻപുട്ട് സീക്വൻസും പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നു, മുഴുവൻ സീക്വൻസിൽ നിന്നും സന്ദർഭോചിതമായ വിവരങ്ങൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്ന ഒരു കൂട്ടം പ്രാതിനിധ്യങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു.

സന്ദർഭം അറിയിക്കാൻ എൻകോഡറിന്റെ പ്രാതിനിധ്യങ്ങളും മുമ്പ് സൃഷ്ടിച്ച ടോക്കണുകളും ഉപയോഗിച്ച് ഡീകോഡർ ഒരു സമയം ഒരു ടോക്കൺ ഔട്ട്പുട്ട് സീക്വൻസ് സൃഷ്ടിക്കുന്നു, ഇത് രണ്ട് ദിശകളിൽ നിന്നുമുള്ള വിവരങ്ങൾ പരിഗണിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു.

വാക്യങ്ങൾക്കുള്ളിലെ വാക്കുകളുടെ സന്ദർഭം മനസ്സിലാക്കാൻ ബെർട്ട് എങ്ങനെ പഠിക്കുന്നു?

മുഖംമൂടിയുള്ള ഭാഷാ മോഡൽ (എം എൽ എം), അടുത്ത വാചക പ്രവചനം (എൻ എസ് പി) എന്നീ രണ്ട് ജോലികളിൽ പ്രീ-ട്രെയിനിംഗിലൂടെ വാചകങ്ങൾക്കുള്ളിലെ വാക്കുകളുടെ സന്ദർഭം മനസിലാക്കാൻ ബെർട്ട് പഠിക്കുന്നു.

MLM-ൽ, ഇൻപുട്ട് ടോക്കണുകളിൽ ചില ശതമാനം ക്രമരഹിതമായി മുഖംമൂടി ധരിച്ചിരിക്കുന്നു, കൂടാതെ സീക്വൻസിലെ മറ്റ് മാസ്ക് ചെയ്യാത്ത വാക്കുകൾ നൽകുന്ന സന്ദർഭത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി മുഖംമൂടി ചെയ്ത വാക്കുകളുടെ യഥാർത്ഥ മൂല്യം പ്രവചിക്കുക എന്നതാണ് മോഡലിന്റെ ലക്ഷ്യം. വാക്യ ഘടനയെക്കുറിച്ചും വാക്ക് ബന്ധങ്ങളെക്കുറിച്ചും ആഴത്തിലുള്ള ധാരണ വികസിപ്പിക്കാൻ ഈ ദൗത്യം ബെർട്ടിനെ പ്രേരിപ്പിക്കുന്നു.

എൻഎസ്പിയിൽ, മോഡലിന് ജോഡി വാചകങ്ങൾ നൽകിയിട്ടുണ്ട്, രണ്ടാമത്തെ വാചകം യഥാർത്ഥ ഡോക്യുമെന്റിലെ തുടർന്നുള്ള വാചകമാണോ എന്ന് പ്രവചിക്കണം. തുടർച്ചയായ വാചകങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള ബന്ധം മനസിലാക്കാനും സന്ദർഭോചിതമായ അവബോധം വർദ്ധിപ്പിക്കാനും ഈ ചുമതല ബെർട്ടിനെ പഠിപ്പിക്കുന്നു. ഈ പ്രീ-ട്രെയിനിംഗ് ടാസ്ക്കുകളിലൂടെ, ബെർട്ട് ഭാഷയുടെ സൂക്ഷ്മതകൾ പിടിച്ചെടുക്കുന്നു, ഇത് വാക്കിന്റെയും വാചകത്തിന്റെയും തലങ്ങളിൽ സന്ദർഭം മനസിലാക്കാൻ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു.

മെഷീൻ ലേണിംഗ്, ട്രാൻസ്ഫോർമറുകൾ എന്നിവയ്ക്കുള്ള മാർക്കറ്റിംഗ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ എന്താണ്?

ഉള്ളടക്കം സൃഷ്ടിക്കൽ: ഉള്ളടക്ക മാർക്കറ്റിംഗ് തന്ത്രങ്ങളെ സഹായിച്ചുകൊണ്ട് അവർക്ക് ഉള്ളടക്കം സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും.

കീവേഡ് വിശകലനം: കീവേഡുകൾക്ക് ചുറ്റുമുള്ള സന്ദർഭം മനസിലാക്കാൻ ട്രാൻസ്ഫോർമറുകൾ ഉപയോഗിക്കാം, ഇത് തിരയൽ എഞ്ചിനുകൾക്കായി വെബ് ഉള്ളടക്കം ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാൻ സഹായിക്കുന്നു.

വികാര വിശകലനം: ബ്രാൻഡ് തന്ത്രവും ഉള്ളടക്ക ടോണും അറിയിക്കുന്നതിന് ഉപഭോക്തൃ ഫീഡ്ബാക്കും ഓൺലൈൻ പരാമർശങ്ങളും വിശകലനം ചെയ്യുക.

മാർക്കറ്റ് റിസർച്ച്: ട്രെൻഡുകളും ഉൾക്കാഴ്ചകളും തിരിച്ചറിയുന്നതിന് വലിയ സെറ്റ് ടെക്സ്റ്റ് ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുക.

വ്യക്തിഗതമാക്കിയ ശുപാർശകൾ: വെബ്സൈറ്റുകളിൽ ഉപയോക്താക്കൾക്കായി വ്യക്തിഗത ഉള്ളടക്ക ശുപാർശകൾ സൃഷ്ടിക്കുക.

പ്രധാന ടേക്ക് എവേകൾ

ട്രാൻസ്ഫോർമറുകൾ സീക്വൻസ് പ്രോസസിംഗിന്റെ സമാന്തരവൽക്കരണം അനുവദിക്കുന്നു, ഇത് ആർഎൻഎൻ, എൽഎസ്ടിഎം എന്നിവയുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ പരിശീലനം ഗണ്യമായി വേഗത്തിലാക്കുന്നു.

ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റയുടെ ഓരോ ഭാഗത്തിന്റെയും പ്രാധാന്യം വ്യത്യസ്തമായി തൂക്കിനോക്കാൻ സ്വയം ശ്രദ്ധാ സംവിധാനം മോഡലിനെ അനുവദിക്കുന്നു, ഇത് സന്ദർഭം കൂടുതൽ ഫലപ്രദമായി പിടിച്ചെടുക്കാൻ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു.

വാക്കുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ഉപവാക്കുകൾ തമ്മിലുള്ള ബന്ധം ഒരു ക്രമത്തിൽ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ അവർക്ക് കഴിയും, അവ വളരെ അകലെയാണെങ്കിലും, പല എൻഎൽപി ജോലികളിലും പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു.