Санал хүсэлт болон буцаан тархалт бүхий гүн мэдрэлийн сүлжээ нь байгалийн хэлний боловсруулалтад онцгой сайн ажилладаг уу?
Санал хүсэлт болон буцаан тархалт бүхий гүн мэдрэлийн сүлжээ (DNN) нь байгалийн хэл боловсруулах (NLP) даалгавруудад үнэхээр өндөр үр дүнтэй байдаг. Энэхүү үр дүнтэй байдал нь хэлний өгөгдөл доторх нарийн төвөгтэй хэв маяг, харилцааг загварчлах чадвараас үүдэлтэй. Эдгээр архитектурууд нь NLP-д яагаад тохиромжтой болохыг сайтар ойлгохын тулд мэдрэлийн сүлжээний бүтэц, буцаж тархалтын нарийн төвөгтэй байдлыг авч үзэх нь чухал юм.
Устах градиент асуудлаас зайлсхийхийн тулд RNN-ийн цээжлэх хамгийн их алхам болон LSTM-ийн цээжлэх хамгийн их алхам хэд вэ?
Давтагдах мэдрэлийн сүлжээ (RNN) ба Урт богино хугацааны санах ой (LSTM) сүлжээнүүд нь дарааллын загварчлалын хүрээнд, ялангуяа байгалийн хэл боловсруулах (NLP) зэрэг ажлуудад зориулагдсан хоёр чухал архитектур юм. Тэдний чадавхи, хязгаарлалт, ялангуяа алга болох градиенттай холбоотой асуудлыг ойлгох нь эдгээр загваруудыг үр дүнтэй ашиглахад чухал юм. Дахин давтагдах мэдрэлийн сүлжээ (RNN) нь RNN нь зориулагдсан
Хатуу анхаарал, зөөлөн анхаарал хоёрын гол ялгаа нь юу вэ, хандлага бүр нь мэдрэлийн сүлжээний сургалт, гүйцэтгэлд хэрхэн нөлөөлдөг вэ?
Анхаарал татах механизм нь гүнзгий суралцах, ялангуяа байгалийн хэлний боловсруулалт (NLP), зургийн тайлбар гэх мэт дараалсан өгөгдөлтэй холбоотой ажлуудад тулгын чулуу болсон. Анхаарлын хоёр үндсэн механизм нь хатуу анхаарал, зөөлөн анхаарал юм. Эдгээр арга тус бүр нь сургалт, гүйцэтгэлд өөр өөрийн онцлог шинж чанартай бөгөөд үр дагавартай байдаг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/ADL Advanced Deep Learning, Анхаарал ба санах ой, Гүнзгийрүүлэн сурахад анхаарал, ой санамж, Шалгалтын тойм
Трансформаторын загварууд нь байгалийн хэлээр боловсруулах даалгавруудыг шийдвэрлэхийн тулд өөртөө анхаарал хандуулах механизмыг хэрхэн ашигладаг вэ, тэдгээрийг эдгээр програмуудад онцгой үр дүнтэй болгодог зүйл юу вэ?
Трансформаторын загварууд нь өөртөө анхаарал хандуулах механизмыг шинэлэг байдлаар ашигласнаар байгалийн хэл боловсруулах (NLP) салбарт хувьсгал хийсэн. Эдгээр механизмууд нь загваруудад хэлийг урьд өмнө хэзээ ч байгаагүй нарийвчлал, үр ашигтайгаар боловсруулж, ойлгох боломжийг олгодог. Дараах тайлбар нь Трансформаторын загварууд нь өөртөө анхаарал хандуулах механизмыг хэрхэн ашигладаг, тэдгээрийг NLP даалгаварт онцгой үр дүнтэй болгодог талаар гүн гүнзгий тайлбарласан болно. Өөртөө анхаарал хандуулах
Гүнзгий суралцахад далд болон илэрхий анхаарлын механизмын гол ялгаа нь юу вэ, тэдгээр нь мэдрэлийн сүлжээний гүйцэтгэлд хэрхэн нөлөөлдөг вэ?
Далд болон илэрхий анхаарлын механизмууд нь гүн гүнзгий суралцах, ялангуяа байгалийн хэлээр боловсруулах (NLP), зургийн тайлбар, машин орчуулга зэрэг дараалсан өгөгдлийг боловсруулж, ойлгохыг шаарддаг ажлуудад чухал ач холбогдолтой ойлголт юм. Эдгээр механизмууд нь мэдрэлийн сүлжээг оролтын өгөгдлийн тодорхой хэсгүүдэд төвлөрүүлэх боломжийг олгодог бөгөөд ингэснээр гүйцэтгэл болон
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/ADL Advanced Deep Learning, Анхаарал ба санах ой, Гүнзгийрүүлэн сурахад анхаарал, ой санамж, Шалгалтын тойм
Трансформаторын загвар гэж юу вэ?
Трансформаторын загвар нь байгалийн хэлний боловсруулалтын (NLP) салбарт хувьсгал хийсэн гүнзгий сургалтын архитектурын нэг төрөл бөгөөд орчуулга, текст үүсгэх, мэдрэмжийн шинжилгээ зэрэг төрөл бүрийн ажлуудад өргөн хэрэглэгддэг. Васвани нар танилцуулсан. 2017 онд "Анхаарал бол танд хэрэгтэй бүх зүйл" сэдэвт нийтлэлд трансформаторын загвар
Трансформаторын загварт байрлалын кодчилол ямар үүрэг гүйцэтгэдэг вэ, өгүүлбэр дэх үгсийн дарааллыг ойлгоход яагаад шаардлагатай байдаг вэ?
Трансформаторын загварууд нь текст гэх мэт дараалсан өгөгдлийг илүү үр дүнтэй, үр дүнтэй боловсруулах боломжийг олгож, байгалийн хэл боловсруулах (NLP) салбарт хувьсгал хийсэн. Трансформаторын загваруудын гол шинэчлэлүүдийн нэг бол байрлалын кодчилолын тухай ойлголт юм. Энэ механизм нь өгүүлбэр дэх үгсийн дарааллыг тогтоох угаасаа бэрхшээлийг шийддэг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/ADL Advanced Deep Learning, Байгалийн хэл боловсруулах, Байгалийн хэл боловсруулах гүнзгийрүүлсэн сургалтыг, Шалгалтын тойм
BERT гэх мэт загваруудад хэрэглэгддэг контекст үг оруулах тухай ойлголт нь уламжлалт үг оруулахтай харьцуулахад үгийн утгыг ойлгоход хэрхэн тусалдаг вэ?
Контекст үгийн суулгац бий болсон нь Байгалийн хэлний боловсруулалтын (NLP) салбарт томоохон дэвшлийг харуулж байна. Word2Vec, GloVe гэх мэт уламжлалт үг оруулах нь утгын ижил төстэй байдлыг агуулсан үгсийн тоон дүрслэлийг хангахад үндэс суурь болсон. Гэсэн хэдий ч эдгээр оруулгууд нь статик бөгөөд үг бүр нь өөрөөсөө үл хамааран нэг төлөөлөлтэй байдаг гэсэн үг юм
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/ADL Advanced Deep Learning, Байгалийн хэл боловсруулах, Байгалийн хэл боловсруулах гүнзгийрүүлсэн сургалтыг, Шалгалтын тойм
BERT-ийн хоёр чиглэлтэй сургалтын арга барил ба GPT-ийн авторегрессив загвар хоёрын гол ялгаа нь юу вэ, эдгээр ялгаа нь NLP-ийн янз бүрийн ажлуудын гүйцэтгэлд хэрхэн нөлөөлдөг вэ?
BERT (Transformers-ийн хоёр чиглэлтэй кодлогчийн төлөөлөл) ба GPT (Generative Pre-trained Transformer) нь байгалийн хэл боловсруулах (NLP)-ийн хүрээнд хэлийг ойлгох, үүсгэх чадварыг мэдэгдэхүйц сайжруулсан хоёр алдартай загвар юм. Трансформаторын архитектурыг ашиглах зэрэг үндсэн зарчмуудыг хуваалцаж байгаа хэдий ч эдгээр загварууд нь сургалтын үндсэн ялгааг харуулдаг.
Трансформаторын загвар дахь өөртөө анхаарал хандуулах механизм нь байгалийн хэлээр боловсруулах даалгавруудын урт хугацааны хамаарлыг хэрхэн сайжруулах вэ?
Трансформаторын загваруудын гол бүрэлдэхүүн хэсэг болох өөртөө анхаарал хандуулах механизм нь байгалийн хэл боловсруулах (NLP) даалгаврын урт хугацааны хамаарлыг шийдвэрлэх боломжийг ихээхэн сайжруулсан. Энэ механизм нь уламжлалт давтагдах мэдрэлийн сүлжээ (RNN) болон урт богино хугацааны санах ойн сүлжээ (LSTM) -д байдаг хязгаарлалтуудыг шийддэг бөгөөд тэдгээр нь дараалсан шинж чанараасаа шалтгаалан урт дарааллаар хамаарлыг олж авахад бэрхшээлтэй байдаг.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/ADL Advanced Deep Learning, Байгалийн хэл боловсруулах, Байгалийн хэл боловсруулах гүнзгийрүүлсэн сургалтыг, Шалгалтын тойм