در سال 2017 ، تغییر قابل توجهی تغییر شکل داد هوش مصنوعی (AI)بشر مقاله ای با عنوان توجه تمام آنچه شما نیاز دارید ترانسفورماتورهای معرفی شده. در ابتدا برای تقویت ترجمه زبان ، این مدل ها به یک چارچوب قوی تبدیل شده اند که در مدل سازی توالی برتری دارند و باعث می شود کارایی و تطبیق پذیری بی سابقه ای در برنامه های مختلف فراهم شود. امروزه ، ترانسفورماتورها فقط ابزاری برای پردازش زبان طبیعی نیستند. آنها دلیل پیشرفت های بسیاری در زمینه های متنوع به عنوان زیست شناسی ، مراقبت های بهداشتی ، روباتیک و امور مالی هستند.
آنچه به عنوان روشی برای بهبود نحوه درک و تولید ماشین ها در حال حاضر به یک کاتالیزور برای حل مشکلات پیچیده ای که برای ده ها سال ادامه دارد ، تبدیل شده است. سازگاری ترانسفورماتورها قابل توجه است. آنها خودداری معماری به آنها اجازه می دهد تا از داده ها به روش هایی که مدل های سنتی نمی توانند پردازش و یاد بگیرند. این توانایی منجر به نوآوری هایی شده است که حوزه AI را کاملاً دگرگون کرده است.
در ابتدا ، ترانسفورماتورها در وظایف زبانی مانند ترجمه ، جمع بندی و پاسخ به سؤال برتری داشتند. مدل هایی مانند برخاستن وت gpt درک زبان را به اعماق جدید با درک موثرتر از کلمات درآمده است. به عنوان مثال ، chatgpt انقلابی ایجاد کرد هوش مصنوعی مکالمه، تبدیل خدمات به مشتری و ایجاد محتوا.
با پیشرفت این مدل ها ، آنها با چالش های پیچیده تری روبرو شدند ، از جمله مکالمات چند چرخش و درک زبانهای کمتر متداول. توسعه مدلهایی مانند GPT-4 ، که هم متن و هم پردازش تصویر را ادغام می کند ، قابلیت های رو به رشد ترانسفورماتورها را نشان می دهد. این تکامل کاربرد آنها را گسترده تر کرده و به آنها امکان می دهد وظایف و نوآوری های تخصصی را در صنایع مختلف انجام دهند.
با استفاده از صنایع به طور فزاینده مدل های ترانسفورماتور ، این مدل ها اکنون برای اهداف خاص تر مورد استفاده قرار می گیرند. این روند کارآیی را بهبود می بخشد و ضمن تأکید بر استفاده پایدار از این فناوری ها ، به موضوعاتی مانند تعصب و انصاف می پردازد. آینده هوش مصنوعی با ترانسفورماتورها در مورد پالایش توانایی های آنها و استفاده از آنها با مسئولیت پذیری است.
ترانسفورماتورها در برنامه های متنوع فراتر از NLP
سازگاری ترانسفورماتورها استفاده از آنها را فراتر کرده است پردازش زبان طبیعیبشر ترانسفورماتور بینایی (VITS) با استفاده از مکانیسم های توجه به جای لایه های سنتی حلقوی ، دیدگاه رایانه ای را به طور قابل توجهی پیشرفته می کند. این تغییر به Vits اجازه داده است تا بهتر عمل کند شبکه های عصبی Convolutional (CNN) در طبقه بندی تصویر و وظایف تشخیص شی. آنها اکنون در مناطقی مانند وسایل نقلیه خودمختار ، سیستم های تشخیص چهره و واقعیت افزوده اعمال می شوند.
ترانسفورماتورها همچنین کاربردهای مهمی در مراقبت های بهداشتی پیدا کرده اند. آنها با افزایش تشخیص بیماری ها در پرتوهای X و MRI در حال بهبود تصویربرداری تشخیصی هستند. یک دستاورد قابل توجه است الفافولد، یک مدل مبتنی بر ترانسفورماتور که توسط DeepMind ساخته شده است ، که مشکل پیچیده پیش بینی ساختارهای پروتئین را حل می کند. این دستیابی به موفقیت باعث شتاب کشف مواد مخدر و بیوانفورماتیک ، کمک به توسعه واکسن و منجر به درمان های شخصی از جمله روشهای درمانی سرطان شده است.
در روباتیک ، ترانسفورماتورها در حال بهبود تصمیم گیری و برنامه ریزی حرکت هستند. تیم هوش مصنوعی تسلا از مدل های ترانسفورماتور در سیستم های خودران خود برای تجزیه و تحلیل موقعیت های پیچیده رانندگی در زمان واقعی استفاده می کند. در امور مالی ، ترانسفورماتورها با پردازش سریع مجموعه داده های بزرگ به تشخیص کلاهبرداری و پیش بینی بازار کمک می کنند. علاوه بر این ، آنها در هواپیماهای بدون سرنشین خودمختار برای کشاورزی و تدارکات مورد استفاده قرار می گیرند و اثربخشی آنها را در سناریوهای پویا و در زمان واقعی نشان می دهند. این مثالها نقش ترانسفورماتورها را در پیشبرد کارهای تخصصی در صنایع مختلف برجسته می کند.
چرا ترانسفورماتورها در کارهای تخصصی برتری دارند
نقاط قوت اصلی ترانسفورماتور آنها را برای برنامه های متنوع مناسب می کند. مقیاس پذیری آنها را قادر می سازد تا مجموعه داده های عظیم را اداره کنند و آنها را برای کارهایی که نیاز به محاسبه گسترده دارند ، ایده آل می کند. موازی بودن آنها ، که توسط مکانیسم خودآگاهی فعال است ، پردازش سریعتر از مدل های پی در پی مانند شبکه های عصبی مکرر (RNN)بشر به عنوان مثال ، توانایی ترانسفورماتورها برای پردازش داده ها به صورت موازی در برنامه های حساس به زمان مانند تجزیه و تحلیل فیلم در زمان واقعی بسیار مهم بوده است ، جایی که سرعت پردازش مستقیماً بر نتایج ، مانند سیستم های نظارت یا واکنش اضطراری تأثیر می گذارد.
انتقال یادگیری بیشتر تطبیق پذیری آنها را تقویت می کند. مدل های پیش ساخته مانند GPT-3 یا VIT می توانند برای نیازهای خاص دامنه تنظیم شوند و منابع مورد نیاز برای آموزش را به میزان قابل توجهی کاهش می دهند. این سازگاری به توسعه دهندگان اجازه می دهد تا از مدل های موجود برای برنامه های جدید ، صرفه جویی در وقت و منابع محاسباتی استفاده مجدد کنند. به عنوان مثال ، کتابخانه ترانسفورماتور بغل کردن Face ، مدلهای از پیش آموزش زیادی را ارائه می دهد که محققان برای زمینه های طاقچه مانند خلاصه اسناد حقوقی و تجزیه و تحلیل محصول کشاورزی تطبیق داده اند.
سازگاری معماری آنها همچنین امکان انتقال بین روشها ، از متن به تصاویر ، توالی ها و حتی داده های ژنومی را فراهم می کند. توالی و تجزیه و تحلیل ژنوم ، با استفاده از معماری ترانسفورماتور ، دقت در شناسایی جهش های ژنتیکی مرتبط با بیماریهای ارثی را افزایش داده و تأکید بر ابزار آنها در مراقبت های بهداشتی دارد.
تجدید نظر در معماری های هوش مصنوعی برای آینده
همانطور که ترانسفورماتورها دسترسی خود را گسترش می دهند ، جامعه هوش مصنوعی طراحی معماری را دوباره تصور می کند تا کارایی و تخصص را به حداکثر برساند. مدل های نوظهور مانند روکش دار وت پرنده بزرگ با بهینه سازی استفاده از حافظه ، تنگناهای محاسباتی را آدرس دهید. این پیشرفت ها اطمینان می دهد که با رشد برنامه های خود ، ترانسفورماتورها مقیاس پذیر و در دسترس هستند. به عنوان مثال ، Linformer ، پیچیدگی درجه دوم ترانسفورماتورهای استاندارد را کاهش می دهد و پردازش توالی های طولانی تر در کسری از هزینه امکان پذیر است.
رویکردهای ترکیبی نیز محبوبیت خود را به دست می آورند و ترانسفورماتورها را با هوش مصنوعی نمادین یا سایر معماری ها ترکیب می کنند. این مدل ها در وظایفی که به هر دو نیاز دارند برتری دارند یادگیری عمیق و استدلال ساختاری به عنوان مثال ، از سیستم های ترکیبی در تجزیه و تحلیل اسناد حقوقی استفاده می شود ، جایی که ترانسفورماتورها زمینه را استخراج می کنند در حالی که سیستم های نمادین از پیروی از چارچوب های نظارتی اطمینان می دهند. این ترکیب شکاف داده های بدون ساختار و ساختار یافته را ایجاد می کند و راه حل های هوش مصنوعی بیشتری را قادر می سازد.
ترانسفورماتورهای تخصصی متناسب با صنایع خاص نیز در دسترس هستند. مدل های خاص مراقبت های بهداشتی مانند پیشرونده می تواند با تجزیه و تحلیل اسلایدهای آسیب شناسی با دقت بی سابقه ، تشخیص پیش بینی کننده را متحول کند. به طور مشابه ، ترانسفورماتورهای متمرکز بر آب و هوا ، مدل سازی محیطی را افزایش می دهند ، الگوهای آب و هوا یا شبیه سازی سناریوهای تغییر آب و هوا را پیش بینی می کنند. چارچوب های منبع باز مانند بغل کردن چهره در دموکراتیک دسترسی به این فناوری ها بسیار مهم است و سازمان های کوچکتر را قادر می سازد تا بدون هزینه های ممنوع ، از هوش مصنوعی برش استفاده کنند.
چالش ها و موانع برای گسترش ترانسفورماتورها
در حالی که نوآوری هایی مانند Openai توجه پراکنده مکانیسم ها به کاهش بار محاسباتی کمک کرده اند و این مدل ها را در دسترس تر می کند ، خواسته های کلی منابع هنوز مانعی برای پذیرش گسترده دارند.
وابستگی به داده ها مانع دیگری است. ترانسفورماتورها به مجموعه داده های گسترده و با کیفیت بالا نیاز دارند که همیشه در حوزه های تخصصی در دسترس نیستند. پرداختن به این کمبود اغلب شامل تولید داده های مصنوعی یا یادگیری انتقال است ، اما این راه حل ها همیشه قابل اعتماد نیستند. رویکردهای جدید ، مانند افزایش داده ها و یادگیری فدراسیون، در حال ظهور هستند تا به آنها کمک کنند ، اما آنها با چالش هایی همراه هستند. به عنوان مثال ، در مراقبت های بهداشتی ، تولید مجموعه داده های مصنوعی که به طور دقیق تنوع در دنیای واقعی را منعکس می کنند ضمن محافظت از حریم خصوصی بیمار ، یک مشکل چالش برانگیز است.
چالش دیگر پیامدهای اخلاقی ترانسفورماتورها است. این مدل ها می توانند ناخواسته تعصبات را در داده هایی که در آن آموزش داده شده تقویت کنند. این می تواند منجر به نتایج ناعادلانه و تبعیض آمیز شود
در مناطق حساس مانند استخدام یا اجرای قانون.
ادغام ترانسفورماتورها با محاسبات کوانتومی می تواند باعث افزایش مقیاس پذیری و کارآیی شود. ترانسفورماتورهای کوانتومی ممکن است پیشرفت هایی را در رمزنگاری و سنتز دارو ایجاد کنند ، جایی که تقاضای محاسباتی فوق العاده زیاد است. به عنوان مثال ، IBM کار در ترکیب محاسبات کوانتومی با هوش مصنوعی در حال حاضر وعده در حل مشکلات بهینه سازی را که قبلاً غیرقابل تصور تلقی می شد ، نشان می دهد. هرچه مدل ها در دسترس تر شوند ، سازگاری متقابل دامنه احتمالاً به یک هنجار تبدیل می شود و نوآوری در مزارع هنوز برای کشف پتانسیل هوش مصنوعی.
خط پایین
ترانسفورماتورها واقعاً بازی را در هوش مصنوعی تغییر داده اند و فراتر از نقش اصلی خود در پردازش زبان هستند. امروزه ، آنها به طور قابل توجهی در مراقبت های بهداشتی ، روباتیک و امور مالی تأثیر می گذارند و مشکلات را که زمانی غیرممکن به نظر می رسید ، حل می کنند. توانایی آنها در انجام کارهای پیچیده ، پردازش مقادیر زیادی از داده ها و کار در زمان واقعی ، باز کردن امکانات جدید در صنایع است. اما با تمام این پیشرفت ، چالش ها مانند نیاز به داده های با کیفیت و خطر تعصب باقی مانده است.
همانطور که به جلو حرکت می کنیم ، باید در عین حال تأثیرات اخلاقی و زیست محیطی آنها را نیز به پیشرفت این فناوری ها ادامه دهیم. با در آغوش گرفتن رویکردهای جدید و ترکیب آنها با فن آوری های نوظهور ، می توانیم اطمینان حاصل کنیم که ترانسفورماتورها به ما کمک می کنند تا آینده ای را بسازیم که هوش مصنوعی به نفع همه باشد.
