Yo, što ima svima! Dobavljač sam proizvoda transformatora i danas želim razgovarati o razlikama između transformatora i konvolucijskih neuronskih mreža (CNNS) u obradi teksta. To je super zanimljiva tema, posebno u svijetu AI i znanosti o podacima.
Započnimo s osnovnim razumijevanjem što su ove dvije stvari. Konvolucionarna neuronska mreža, ili CNN, već neko vrijeme postoji. U početku je bio dizajniran za obradu slika, ali ljudi su je također počeli koristiti u obradi teksta. CNN -ovi djeluju klizanjem malog filtra, poznatog i kao kernel, preko ulaznih podataka. U slučaju teksta, to bi mogao biti niz riječi. Filter izvodi matematičku operaciju nazvanu konvolucija na podacima, što pomaže u izdvajanju značajki. Na primjer, ako analizirate članak vijesti, CNN bi se mogao pokupiti na obrascima poput učestalosti određenih riječi ili fraza koji ukazuju na temu članka.
S druge strane, transformator je relativno novo dijete na bloku. Uvedena je u radu pod nazivom "Pažnja je sve što trebate" u 2017. godini. Arhitektura transformatora temelji se na konceptu samo -pozornosti. Umjesto obrade podataka uzastopno poput tradicionalnih neuronskih mreža, transformator može odjednom pogledati sve dijelove ulaznog slijeda. Ovo je igra - izmjenjivač u obradi teksta jer omogućava modelu da u tekstu snima ovisnosti o dugim rasponima. Na primjer, ako čitate roman i postoji referenca na nešto što se dogodilo prije nekoliko poglavlja, transformator može lako povezati te točke.
Jedna od glavnih razlika između njih dvojice je način na koji se bave uzastopnim podacima. CNN -ovi imaju fiksno prijemčivo polje, što znači da filter može istovremeno gledati samo određeni broj elemenata. To može biti ograničenje kada se bavi dugim tekstovima jer bi moglo propustiti važne odnose između riječi koje su daleko razdvojene. Na primjer, u dugoj rečenici poput "Čovjek kojeg sam upoznao prošlog tjedna na konferenciji, koji je održan u Parizu, stručnjak je za umjetnu inteligenciju", CNN se može boriti za povezivanje "čovjeka" sa "je stručnjak" zbog velike udaljenosti između njih.
Suprotno tome, mehanizam za samo -pažnju transformatora omogućava mu da izravno prisustvuje bilo kojem dijelu ulaznog niza. Izračunava rezultat za svaki par riječi u nizu, što predstavlja koliko su relevantni jedni drugima. Na ovaj način lako može uhvatiti odnos između "čovjeka" i "je stručnjak" u gornjem primjeru.
Druga razlika leži u učinkovitosti treninga. CNN -ovi su uglavnom brži za trening jer imaju više lokalne operacije. Budući da filtar gleda samo mali dio ulaza odjednom, računalna složenost je relativno niska. Međutim, kada je u pitanju snimanje globalnih informacija, CNN -ovi često trebaju složiti više slojeva, što može povećati vrijeme treninga i broj parametara.
Transformatori, iako mogu učinkovitije uhvatiti globalne informacije, imaju veću računalnu složenost tijekom obuke. Mehanizam samo -pažnje zahtijeva računanje rezultata za sve parove elemenata u nizu, što može biti vrlo vrijeme - konzumiranje i memorija - intenzivno, posebno za duge sekvence. No, nedavni napredak poput rijetke pažnje i kvantizacije pomogao je smanjiti ta pitanja i učiniti trening transformatora učinkovitijim.
Sada, razgovarajmo o izvedbi u različitim zadacima obrade teksta. U zadacima poput klasifikacije teksta, CNN -ovi mogu biti prilično učinkoviti. Oni mogu brzo izvući lokalne značajke iz teksta, koje se tekst mogu koristiti u različite kategorije. Na primjer, ako klasificirate vijesti o politici, sportu ili zabavi, CNN može pokupiti ključne riječi i obrasce koji su karakteristični za svaku kategoriju.
Transformatori, međutim, sjaju u zadacima koji zahtijevaju razumijevanje konteksta i ovisnosti o dugotrajnim rasponima, poput prijevoda stroja, pitanja o pitanju - odgovaranja i stvaranja teksta. Na primjer, u prijevodu stroja, transformator može razumjeti značenje cijele rečenice na izvoru i generirati precizniji prijevod na ciljnom jeziku. Može podnijeti složene rečenice i idiomatske izraze bolje od CNN -a.
Ako ste na tržištu za visokokvalitetne proizvode transformatora za vaše potrebe za obradom teksta, pokrili smo vas. Nudimo širok raspon od3 fazni auto transformator,,Električni transformator, iTransformator ispravljačakoji su dizajnirani tako da ispunjavaju različite zahtjeve različitih aplikacija. Bez obzira jeste li mali startup koji radite na novom NLP projektu ili velikom poduzeću koji žele poboljšati postojeće sustave za obradu teksta, naši proizvodi mogu pružiti performanse i pouzdanost koja vam je potrebna.
Ako ste zainteresirani da saznate više o našim proizvodima ili razgovarate o potencijalnoj kupnji, ne ustručavajte se pružiti ruku. Uvijek smo sretni što razgovaramo i vidimo kako vam možemo pomoći da preuzmete obradu teksta na sljedeću razinu.
Reference
- Vaswani, A., Shazer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, An, ... ... & Polosukhin, I. (2017). Pažnja je sve što trebate. Napredak u sustavima za obradu neuronskih informacija.
- Lecun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Duboko učenje. Priroda, 521 (7553), 436 - 444.
