Eu, ce -i cu toată lumea! Sunt un furnizor de produse Transformer, iar astăzi vreau să vorbesc despre diferențele dintre transformatoare și rețele neuronale convoluționale (CNN) în procesarea textului. Este un subiect super interesant, în special în lumea AI și a științei datelor.
Să începem prin a obține o înțelegere de bază a ceea ce sunt aceste două lucruri. O rețea neuronală convoluțională, sau CNN, pe scurt, a fost de ceva vreme. Inițial a fost conceput pentru procesarea imaginilor, dar oamenii au început să o folosească și în procesarea textului. CNN -urile funcționează prin alunecarea unui filtru mic, cunoscut și sub numele de kernel, peste datele de intrare. În cazul textului, aceasta ar putea fi o secvență de cuvinte. Filtrul efectuează o operație matematică numită Convoluție pe date, care ajută la extragerea caracteristicilor. De exemplu, dacă analizați un articol de știri, un CNN ar putea fi capabil să preia modele precum frecvența anumitor cuvinte sau fraze care indică subiectul articolului.
Pe de altă parte, transformatorul este un copil relativ nou pe bloc. A fost introdusă într -o lucrare numită „Atenția este tot ce ai nevoie” în 2017. Arhitectura transformatorului se bazează pe conceptul de atenție de sine. În loc să proceseze date secvențial ca rețelele neuronale tradiționale, transformatorul poate privi toate părțile secvenței de intrare simultan. Acesta este un joc - schimbător în procesarea textului, deoarece permite modelului să capteze dependențe de lungă durată în text. De exemplu, dacă citiți un roman și există o referire la ceva ce s -a întâmplat cu mai multe capitole în urmă, un transformator poate conecta cu ușurință acele puncte.
Una dintre diferențele majore dintre cele două este modul în care gestionează datele secvențiale. CNN -urile au un câmp receptiv fix, ceea ce înseamnă că filtrul poate privi doar un anumit număr de elemente simultan. Aceasta poate fi o limitare atunci când aveți de -a face cu texte lungi, deoarece ar putea lipsi relații importante între cuvinte care sunt departe. De exemplu, într -o propoziție lungă precum „Omul pe care l -am întâlnit săptămâna trecută la conferință, care a avut loc la Paris, este un expert în inteligență artificială,„ un CNN s -ar putea lupta să conecteze „omul” cu „este un expert” din cauza distanței lungi dintre ei.
În schimb, mecanismul de atenție al transformatorului îi permite să participe direct la orice parte a secvenței de intrare. Calculează un scor pentru fiecare pereche de cuvinte din secvență, ceea ce reprezintă cât de relevante sunt unul față de celălalt. În acest fel, poate surprinde cu ușurință relația dintre „omul” și „este un expert” în exemplul de mai sus.
O altă diferență constă în eficiența instruirii. CNN -urile sunt în general mai rapide pentru a se antrena, deoarece au o operațiune mai locală. Deoarece filtrul privește doar o mică parte a intrării simultan, complexitatea de calcul este relativ scăzută. Cu toate acestea, atunci când vine vorba de captarea informațiilor globale, CNN -urile trebuie adesea să stiveze mai multe straturi, ceea ce poate crește timpul de antrenament și numărul de parametri.
Transformatoarele, deși pot capta informațiile globale mai eficient, au o complexitate de calcul mai mare în timpul antrenamentului. Mecanismul de atenție de sine necesită scoruri de calcul pentru toate perechile de elemente din secvență, care pot fi foarte timp - consumatoare și memorie - intensivă, în special pentru secvențe lungi. Dar, avansările recente, cum ar fi atenția rară și cuantificarea au contribuit la reducerea acestor probleme și la eficiența instruirii transformatoarelor.
Acum, să vorbim despre performanța în diferite sarcini de procesare a textului. În sarcini precum clasificarea textului, CNN -urile pot fi destul de eficiente. Acestea pot extrage rapid funcții locale din text, care pot fi utilizate pentru a clasifica textul în diferite categorii. De exemplu, dacă clasificați articole de știri în politică, sport sau divertisment, un CNN poate prelua cuvintele cheie și modelele care sunt caracteristice fiecărei categorii.
Transformatoarele, însă, strălucesc în sarcini care necesită înțelegerea contextului și a dependențelor de lungă durată, cum ar fi traducerea automată, sistemele de răspuns la întrebări și generarea de text. În traducerea automată, de exemplu, un transformator poate înțelege sensul întregii propoziții în limba sursă și poate genera o traducere mai precisă în limba țintă. Poate gestiona structuri complexe de propoziții și expresii idiomatice mai bine decât un CNN.
Dacă sunteți pe piață pentru produse transformatoare de înaltă calitate pentru nevoile dvs. de procesare a textului, v -am acoperit. Oferim o gamă largă deTransformator automat cu 3 faze,Transformator de energie electrică, șiTransformator redresorcare sunt concepute pentru a satisface cerințele diverse ale diferitelor aplicații. Indiferent dacă sunteți o pornire mică care lucrează la un nou proiect NLP sau la o întreprindere mare care dorește să vă îmbunătățească sistemele de procesare a textului existente, produsele noastre pot oferi performanța și fiabilitatea de care aveți nevoie.
Dacă sunteți interesat să aflați mai multe despre produsele noastre sau să discutați despre o achiziție potențială, nu ezitați să ajungeți. Suntem întotdeauna fericiți să discutăm și să vedem cum vă putem ajuta să vă duceți procesarea textului la nivelul următor.
Referințe
- Vaswani, A., Shazer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, An, ... & Polosukhin, I. (2017). Atenția este tot ce ai nevoie. Progrese în sistemele de procesare a informațiilor neuronale.
- LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Învățare profundă. Natura, 521 (7553), 436 - 444.
