Yo, što ima svima! Kao dobavljač transformatora, često me pitaju o odnosu između Transformatora i Berta. U početku se može činiti pomalo zbunjujući, pogotovo jer su oboje u tehnološkom prostoru, ali djeluju u različitim arenama. Razdvojimo ga i vidimo kako su ove dvije povezane i gdje se razdvajaju.
Što je uopće transformator?
Prvo, kad govorim o transformatorima, uglavnom mislim na električne koje isporučujemo. To su uređaji koji prenose električnu energiju između dva ili više krugova elektromagnetskom indukcijom. Dolaze u svim oblicima i veličinama, a mi na našoj web stranici imamo sjajan raspon. Na primjer, pogledajte našeInteligentni transformatorkoja je prepuna najnovijih tehnologija kako bi distribucija energije učinila učinkovitijom.
U svijetu tehnologije, međutim, transformator je vrsta arhitekture neuronske mreže. Uvedena je u radu pod nazivom "Pažnja je sve što trebate" u 2017. godini. Ova je arhitektura transformatora vrlo važna u obradi prirodnog jezika (NLP) i drugim poljima povezanim s AI. Koristi mehanizme samo -pažnje za obradu uzastopnih podataka poput teksta, bez oslanjanja na tradicionalne ponavljajuće ili konvolucijske neuronske mreže.
Unesite Bert
Bert, ili dvosmjerni reprezentacije kodera iz Transformersa, unaprijed je obučeni jezični model. Razvio ga je Google 2018. godine. Bert je izgrađen na vrhu arhitekture Transformer. Ključ je ovdje "dvosmjerni" dio. Za razliku od nekih prethodnih jezičnih modela koji su obrađivali tekst s lijeve - do desno ili desno - lijevo, BERT može razumjeti kontekst riječi na temelju svih riječi oko nje u rečenici.
BERT uzima mehanizam za samo -pažnju transformatora i koristi ga za prethodno treniranje na velikom korpusu teksta. Ima dva glavna zadatka za obuku: maskirano modeliranje jezika (MLM) i sljedeće predviđanje rečenice (NSP). U MLM -u su neke riječi u ulaznom tekstu maskirane, a BERT pokušava predvidjeti te maskirane riječi. NSP pomaže Bertu da shvati odnos između dvije rečenice.
Veza između transformatora i berta
Odnos između transformatora i Berta prilično je jednostavan. Bert je primjena arhitekture transformatora. Google je uzeo temeljne ideje transformatora, poput višestrukog mehanizma pozornosti, i koristio ih je za stvaranje moćnog jezičnog modela.
Transformator pruža temeljnu strukturu za Bert. Dio kodera arhitekture transformatora temelj je za BERT. Encoder je odgovoran za uzimanje ulaznog slijeda i pretvaranje u skup prikaza značajki. BERT koristi više slojeva ovih kodera složenih jedan na drugom.
To znači da se sve prednosti arhitekture transformatora prenose na Bert. Na primjer, mehanizam samo -pažnje omogućuje BERT -u da vrlo učinkovito uhvati ovisnosti o dugim rasponima u tekstu. To je ključno za zadatke poput pitanja - odgovaranje, klasifikacija teksta i imenovano prepoznavanje entiteta.
Kako se razlikuju
Iako se BERT temelji na transformatoru, postoje neke razlike. Transformator je arhitektura opće svrhe. Može se koristiti za razne zadatke, a ne samo u NLP -u. Može se primijeniti u strojnom prijevodu, prepoznavanju govora, pa čak i u računalnom vidu u nekim slučajevima.
S druge strane, BERT je posebno dizajniran za NLP zadatke. Osposobljeno je za veliku količinu tekstualnih podataka kako bi naučio jezične prikaze. I dok se transformator može koristiti u obje konfiguracije dekodera (za zadatke poput prijevoda gdje imate ulaz i izlazni niz), BERT uglavnom koristi dio transformatora.
Real - Svjetske aplikacije
Razgovarajmo o tome kako se ovi koncepti igraju u stvarnom svijetu. Na električnoj strani, našaTransformatori distribucije pijedestalkoriste se u sustavima distribucije snage. Oni spuštaju visoko -naponsku električnu energiju od električne mreže na razinu koja se može koristiti u kućama i tvrtkama.
U tehnološkom svijetu Bert je revolucionirao NLP. Tražilice koriste BERT kako bi bolje razumjele kontekst upita pretraživanja. Chatboti su inteligentniji jer mogu preciznije koristiti BERT za razumijevanje korisničkog unosa. A u području analize osjećaja, BERT može s velikom točnošću analizirati raspoloženje teksta.
Arhitektura Transformer, u širem rasponu, omogućila je razvoj mnogih drugih naprednih jezičnih modela poput GPT -a (generativni prethodni transformator). Ovi se modeli koriste u stvaranju sadržaja, virtualnim pomoćnicima i još mnogo toga.
Zašto je to važno
Razumijevanje odnosa između transformatora i BERT važno je i za ljubitelje tehnologije i za tvrtke. Za tehničare, pomaže u razumijevanju evolucije NLP -a i kako se grade različiti modeli. Za tvrtke to može značiti bolje - informirane odluke kada je u pitanju usvajanje rješenja utemeljenih na AI.
U našem slučaju, kao dobavljač transformatora, znamo važnost inovacije i kako nove tehnologije mogu poboljšati naše proizvode. Baš kao što je arhitektura transformatora napredovala polje NLP -a, mi stalno tražimo načine kako naše električne transformatore učiniti učinkovitijim, pouzdanijim i inteligentnim. Zato nudimo proizvode poputTransformator distribucije silikonskih čelika, koji koristi materijale visoke kvalitete za smanjenje gubitaka energije.
Zaključak i poziv na akciju
Dakle, tu ste ga imali! Transformator i BERT su usko povezani, s tim da je Bert važna primjena arhitekture transformatora. Bez obzira jeste li u najnovijim AI -u ili vam je potreban pouzdan električni transformatori, puno toga možete naučiti i imati koristi.
Ako ste na tržištu za električne transformatore, voljeli bismo razgovarati s vama. Imamo širok spektar proizvoda koji će zadovoljiti vaše potrebe, a naš tim stručnjaka može vam pomoći da pronađete savršeno rješenje. Ne ustručavajte se obratiti raspravu o nabavi. Radimo zajedno na napajanju vaših projekata!
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.
- Devlin, J., Chang, MW, Lee, K., & Toutanova, K. (2018). BERT: Pre -obuka dubokih dvosmjernih transformatora za razumijevanje jezika. ARXIV PREPRINT ARXIV: 1810.04805.
