Dass die künstliche Intelligenz so schnell voranschreitet, ist der Entwicklung neuronaler Netze zu verdanken.
Seit 2017 gibt es ein neues Architekturmodell: Transformer Neural Networks (oder transformierende neuronale Netze – TNN). Anstatt auf starren sequentiellen Strukturen zu basieren, setzen diese Modelle auf innovative Mechanismen, die die Verarbeitung natürlicher Sprache revolutionieren. Erfahre mehr über Transformer Neural Networks.
Was ist ist ein Transformer Neural Network?
TNNs, eine Revolution im NLP
Das transformer neural network ist eine Architektur für neuronale Netze, die durch den Artikel „Attention is All You Need“ im Jahr 2017 eingeführt wurde. Das TNN nutzt Aufmerksamkeitsmechanismen, um Aufgaben von Sequenz zu Sequenz zu lösen und dabei leicht mit langfristigen Abhängigkeiten umzugehen. Mit anderen Worten: Dieses Architekturmodell folgt nicht einer sequentiellen Struktur. Dies erleichtert die parallele Datenverarbeitung und beschleunigt das Training von Modellen. Das ist besonders interessant für lange Sequenzen beim Deep Learning.
Zur Erinnerung: Ein neuronales Netz versteht den Kontext und die Bedeutung eines Textes, indem es den Beziehungen in den sequentiellen Daten folgt. Aber sehr oft sind diese Sequenzen starr. Das kann die Datenverarbeitung verlangsamen. Im Gegensatz dazu sind transformative Modelle bei der Verarbeitung dieser Daten flexibler. Sie können erkennen, wie sich Datenelemente, auch wenn sie weit voneinander entfernt sind, gegenseitig beeinflussen können.
In dieser Hinsicht hat TNN den Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) revolutioniert und eine Welle von Fortschritten im Bereich des maschinellen Lernens ausgelöst. Das geht so weit, dass einige Experten sie als „transformative KI“ oder „Basismodelle“ bezeichnen.
Außerdem stellen sie eine beeindruckende Entwicklung im Vergleich zu den traditionelleren Modellen der rekurrenten neuronalen Netze (RNN) oder der Faltungsmodelle (CNN) dar.
TNN, RNN et CNN
Vor den Transform Neural Networks haben KI-Experten andere Architekturmodelle verwendet. Und zwar:
- RNNs: Rekurrente neuronale Netze verarbeiten Daten sequentiell. RNNs analysieren die Informationen dann langsamer und können Schwierigkeiten mit langfristigen Abhängigkeiten haben.
- CNN: Neuronale Netze mit Faltung sind für die Verarbeitung von Bildern und strukturierten Daten konzipiert. Dazu verwenden sie Faltungsschichten (um lokale Merkmale aus den Eingabedaten zu extrahieren), und Pooling-Schichten (um die Dimensionalität der extrahierten Merkmale zu reduzieren).
Diese beiden Modelle sind in der Regel für die Durchführung bestimmter Aufgaben konzipiert. Im Gegensatz dazu wurde das transformer neural network für die Verarbeitung von natürlicher Sprache entwickelt.
Im Gegensatz zu den beiden anderen ist es aber auch sehr nützlich, um eine Vielzahl von Aufgaben zu erfüllen, wie z. B. Bilderzeugung, maschinelle Übersetzung, sequenzielle Verarbeitung oder Datendarstellung. Diese Anpassung und Flexibilität wurde durch die Funktionsprinzipien des TNN ermöglicht.
Wie funktioniert das neuronale Transformatorennetz?
Um so effektiv zu sein, beruht das transformer neural network auf vier grundlegenden Prinzipien:
- Aufmerksamkeitsmechanismus (oder Selbstaufmerksamkeit): Dank dieses Mechanismus ist das TNN in der Lage, sich auf verschiedene Teile der Eingabesequenz zu konzentrieren. Es gewichtet jeden Teil entsprechend seiner Bedeutung für die spezifische Aufgabe, die es zu bewältigen hat.
- Encoder und Decoder: Encoder verarbeiten einen Teil der Eingabesequenz, während Decoder einen Teil der Ausgabesequenz erzeugen. Diese Technologien ermöglichen es dem neuronalen Netzwerk, besonders flexibel zu sein und sich an verschiedene Aufgaben anzupassen.
- Positionskodierungen: Sie geben dem Modell Informationen über die relative Position der Elemente in der Sequenz. Dies ist besonders wichtig, wenn es keine wiederkehrenden Strukturen gibt.
- Multi-head attention: Dies ermöglicht es dem TNN, verschiedene Darstellungen parallel zu verarbeiten. Dadurch ist das Modell in der Lage, komplexe Beziehungen zu erfassen.
Wozu dienen Transformationsvorlagen?
Wie wir gesehen haben, sind transform neural network sehr flexibel und anpassungsfähig. Aber was tun sie konkret? Hier sind einige Beispiele für die Anwendung von Transformer-Modellen :
- Textübersetzung: Für Menschen mit Hörverlust sind sie in der Lage, mündliche Reden fast in Echtzeit in schriftlichen Text umzuwandeln.
- Sequenzverständnis: Eine große Hilfe für Wissenschaftler: Die Basismodelle können die Genketten in der DNA oder die Aminosäuren in den Proteinen verstehen. Dadurch kann die Entwicklung von Medikamenten beschleunigt werden.
- Erkennung von Anomalien: In Banken oder Industrieunternehmen können TNN Betrügereien oder Anomalien in Produktionsketten erkennen. So können die betroffenen Unternehmen schnell reagieren.
Diese Architekturen sind so effizient, dass sie von den beliebtesten und effektivsten KI-Modellen wie GPT und BERT verwendet werden.
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