Die Transformer-Architektur – manchmal auch als Transformer Neural bezeichnet Netzwerk oder Transformator Modell – ist eine Architektur, die bestrebt ist, Sequenz-zu-Sequenz-Aufgaben zu lösen und gleichzeitig weitreichende Abhängigkeiten problemlos zu handhaben.
Verständnis der Transformatorarchitektur
Die Transformatorarchitektur wurde zuerst von einem Team von vorgeschlagen Google Forscher in einem Papier aus dem Jahr 2017 mit dem Titel Aufmerksamkeit ist alles was Sie brauchen. Diese Modelle gehören zu den leistungsstärksten, die bisher erfunden wurden, und sind für eine Welle von verantwortlich Innovation im maschinellen Lernen.
Tatsächlich glaubten die Wissenschaftler der Stanford University im Jahr 2021, dass Transformer (die sie Foundation Models nannten) einen Paradigmenwechsel in der KI vorangetrieben hätten, so dass die „schier Treppe und Umfang der Stiftungsmodelle haben in den letzten Jahren unsere Vorstellungskraft an die Grenzen des Machbaren gebracht."
Die Transformer-Architektur besteht aus einem Neural Netzwerk das Kontext und Bedeutung versteht, indem es Beziehungen in sequentiellen Daten analysiert. Bei der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) sind diese Daten die Wörter in einem Satz.
Die Architektur nimmt einen Kodierer-Dekodierer an Struktur. Der Codierer auf der linken Seite der Architektur extrahiert Merkmale aus einer Eingangssequenz, während der Decodierer auf der rechten Seite diese Merkmale verwendet, um die Ausgangssequenz zu erzeugen.
Beachten Sie, dass jeder Schritt in einem Transformator ist Modell ist autoregressiv. Das bedeutet, dass die zuvor generierten Labels als zusätzliche Eingabe verwendet werden, um nachfolgende Labels zu generieren.
Die Evolution von NLP-Modellen
Maschinelle Lernmodelle, die Text verarbeiten, müssen nicht nur jedes Wort berechnen, sondern auch bestimmen, wie sich die Wörter zu einem zusammenhängenden Text zusammenfügen. Vor Transformern waren komplexe rekurrente neuronale Netze (RNNs) die Standard-NLP-Prozessoren.
RNNs verarbeiten das erste Wort und speisen es dann zurück in die Schicht, die das nächste Wort verarbeitet. Diese Methode ermöglicht zwar die Modell Um den Satz zu verfolgen, ist es ineffizient und zu langsam, die Vorteile von leistungsstarken GPUs zu nutzen, die für Training und Inferenz verwendet werden.
RNNs sind auch für lange Textfolgen ungeeignet. Als die Modell tiefer in einen Ausschnitt hineinwächst, verblasst die Wirkung der ersten Wörter im Satz. Dies ist als verschwindender Gradienteneffekt bekannt und ist besonders ausgeprägt, wenn zwei verbundene (zusammengehörige) Wörter in einem Satz weit voneinander entfernt sind.
Die Entwicklung von RNNs
Um die subtilen Wege zu erkennen, auf denen entfernte Wörter Sätze beeinflussen und voneinander abhängen, verwendet die Transformer-Architektur eine Reihe mathematischer Techniken, die als Selbstaufmerksamkeit bezeichnet werden. Diese sogenannten „Aufmerksamkeitsmechanismen“ ermöglichen es Transformern, Wortbeziehungen über sehr lange Textsequenzen sowohl vorwärts als auch rückwärts zu verfolgen.
Wichtig ist, dass Transformer auch Datensequenzen parallel verarbeiten können. Dadurch können die Geschwindigkeit und Kapazität sequentieller Deep-Learning-Modelle in Raten skaliert werden, die noch vor wenigen Jahren für unmöglich gehalten wurden. Heute, rund 70 % der AI-Papiere die im arXiv-Repository der Cornell University veröffentlicht wurden, erwähnen Transformatormodelle.
Wo werden Transformatorarchitekturen eingesetzt?
Transformer-Architekturen können Sprache und Text nahezu in Echtzeit verarbeiten und sind die Grundlage von OpenAI's beliebte GPT-2- und GPT-3-Modelle. Google und ähnliche Plattformen verwenden sie auch für Suchanfragen von Benutzern.
Seit ihrer Einführung im Jahr 2017 sind mehrere Transformatorvarianten entstanden und haben sich in andere Branchen ausgebreitet. Transformers sind eine entscheidende Komponente von DeepMinds AlphaFold, einem Protein Struktur Prognose Modell verwendet, um das therapeutische Medikament zu beschleunigen Design verarbeiten.
Quellcodegenerierung von OpenAI Modell Codex wird auch durch eine Transformer-Architektur untermauert und sie haben auch Convolutional Neural Networks (CNNs) im KI-Bereich des Computers ersetzt Seh-.
Die zentralen Thesen:
Die Transformer-Architektur ist eine Architektur, die danach strebt, Sequenz-zu-Sequenz-Aufgaben zu lösen, während weitreichende Abhängigkeiten einfach gehandhabt werden.
Maschinelle Lernmodelle, die Text verarbeiten, müssen nicht nur jedes Wort berechnen, sondern auch bestimmen, wie sich die Wörter zu einem zusammenhängenden Text zusammenfügen. Vor Transformern waren komplexe rekurrente neuronale Netze (RNNs) die Standard-NLP-Prozessoren. Aber RNNs sind ineffizient und zu langsam, um von leistungsstarken GPUs zu profitieren.
Transformer können GPUs nutzen und Datensequenzen parallel verarbeiten. Dadurch können Deep-Learning-Modelle mit Raten skaliert werden, die sie für andere Anwendungen wie medizinische Forschung, Quellcodegenerierung und Computer nützlich gemacht haben Seh-.
Verallgemeinerte KI besteht aus Geräten oder Systemen, die alle möglichen Aufgaben selbstständig erledigen können. Die Erweiterung der generalisierten KI führte schließlich zur Entwicklung des maschinellen Lernens. Als Erweiterung der KI analysiert maschinelles Lernen (ML) eine Reihe von Computeralgorithmen, um ein Programm zu erstellen, das Aktionen automatisiert. Ohne explizite Programmierung von Aktionen können Systeme lernen und das Gesamterlebnis verbessern. Es untersucht große Datensätze, um gemeinsame Muster zu finden und analytische Modelle durch Lernen zu formulieren.
Maschinelles Lernen ist eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz, bei der Algorithmen Daten analysieren, aus Erfahrungen lernen und in Zukunft bessere Entscheidungen treffen. Deep Learning ist eine Teilmenge des maschinellen Lernens, bei der zahlreiche Algorithmen in Schichten strukturiert werden, um künstliche neuronale Netze (KNNs) zu erstellen. Diese Netzwerke können komplexe Probleme lösen und es der Maschine ermöglichen, sich selbst zu trainieren, um eine Aufgabe auszuführen.
DevOps bezieht sich auf eine Reihe von Praktiken, die zur Automatisierung durchgeführt werden Software. Entwicklungsprozesse. Es ist eine Konjugation der Begriffe „Entwicklung“ und „Betrieb“, um zu betonen, wie sich Funktionen über IT-Teams hinweg integrieren. DevOps-Strategien fördern das nahtlose Erstellen, Testen und Bereitstellen von Produkten. Es zielt darauf ab, eine Lücke zwischen Entwicklungs- und Betriebsteams zu schließen, um die Entwicklung insgesamt zu rationalisieren.
AIOps ist die Anwendung künstlicher Intelligenz auf den IT-Betrieb. Es ist für die moderne IT besonders nützlich geworden Management in hybridisierten, verteilten und dynamischen Umgebungen. AIOps ist zu einer zentralen operativen Komponente von Modern geworden digital-basierte Organisationen, gebaut um Software. und Algorithmen.
Machine Learning Ops (MLOps) beschreibt eine Reihe von Best Practices, die erfolgreich helfen a Geschäft künstliche Intelligenz betreiben. Es besteht aus den Fähigkeiten, Arbeitsabläufen und Prozessen zum Erstellen, Ausführen und Warten von Modellen für maschinelles Lernen, um verschiedene betriebliche Prozesse in Organisationen zu unterstützen.
OpenAI ist ein Forschungslabor für künstliche Intelligenz, das in ein gewinnorientiertes Unternehmen umgewandelt wurde Organisation im Jahr 2019. Das Unternehmen Struktur ist um zwei Einheiten herum organisiert: OpenAI, Inc., eine Delaware LLC mit einem einzigen Mitglied, die von kontrolliert wird OpenAI gemeinnützig und OpenAI LP, die eine begrenzte, gewinnorientierte ist Organisationdem „Vermischten Geschmack“. Seine OpenAI LP wird vom Vorstand von geregelt OpenAI, Inc (die Stiftung), die als General Partner fungiert. Gleichzeitig bestehen Limited Partners aus Mitarbeitern der LP, einigen Vorstandsmitgliedern und anderen Investoren wie Reid Hoffmans gemeinnütziger Stiftung Khosla Ventures und Microsoft, der führende Investor in der LP.
OpenAI hat die grundlegende Ebene der KI aufgebaut Energiegewinnung. Mit großen generativen Modellen wie GPT-3 und DALL-E, OpenAI bietet API-Zugriff für Unternehmen, die Anwendungen auf der Grundlage ihrer grundlegenden Modelle entwickeln möchten, während sie diese Modelle in ihre Produkte integrieren und diese Modelle mit proprietären Daten und zusätzlichen KI-Funktionen anpassen können. Auf der anderen Seite, OpenAI auch veröffentlicht ChatGPT, Entwicklung um a FreemiumModell. Microsoft vertreibt auch Opener-Produkte durch seine Handelspartnerschaft.
OpenAI und Microsoft aus kaufmännischer Sicht zusammengeschlossen. Die Geschichte der Partnerschaft begann 2016 und konsolidierte sich 2019 mit Microsoft investiert eine Milliarde Dollar in die Partnerschaft. Es macht jetzt einen Sprung nach vorne, mit Microsoft in Gesprächen, um 10 Milliarden Dollar in diese Partnerschaft zu stecken. MicrosoftDurch OpenAI, entwickelt seinen Azure AI Supercomputer und verbessert gleichzeitig seine Azure Enterprise Platform und integriert OpenAI's Modelle in seine Geschäft und Verbraucherprodukte (GitHub, Office, Bing).
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Gennaro ist der Schöpfer von FourWeekMBA, das allein im Jahr 2022 rund vier Millionen Geschäftsleute erreichte, darunter C-Level-Führungskräfte, Investoren, Analysten, Produktmanager und aufstrebende digitale Unternehmer | Er ist auch Director of Sales für ein Hightech-Scaleup in der KI-Industrie | Im Jahr 2012 erwarb Gennaro einen internationalen MBA mit Schwerpunkt auf Unternehmensfinanzierung und Geschäftsstrategie.
