Обработка естественного языка

Трансформеры: изменяющая правила игры нейронная сеть, на которой работает ChatGPT

Трансформеры, архитектура нейронной сети, которая штурмом захватила мир обработки естественного языка (NLP), представляет собой класс моделей, которые можно использовать как для обработки языка, так и для обработки изображений. Эта модель значительно повысила точность моделей НЛП, что привело к лучшему созданию, переводу и пониманию текста. В этом блоге мы углубимся в историю, эволюцию и текущий статус Трансформеров. Мы начнем с моделей представления, моделей RNN, Seq2Seq и внимания, прежде чем погрузиться в трансформеры. Мы также обсудим плюсы и минусы Transformers вместе с практическими примерами на Python.

Модели представления

Модели представления являются критическим аспектом обработки естественного языка (NLP), поскольку они преобразуют слова в числовые векторы, которые могут быть переданы в нейронные сети. Одной из первых моделей представления, используемых в НЛП, была модель мешка слов (BoW). Эта модель представляет предложение как набор отдельных слов и их частоты. Хотя эта модель была эффективной, она игнорировала порядок слов в предложении, что делало ее менее эффективной в улавливании смысла предложения.

Другие используемые модели представления включали Word2Vec, который создает векторные представления слов в многомерном пространстве, которое фиксирует семантику и контекст слов.

Чтобы узнать больше о Word2Vec, прочитайте:



Глубокое обучение для НЛП: демистификация Word2Vec, Doc2Vec и Top2Vec
Полное руководство по Word2Vec, Doc2Vec и Top2Vec для обработки естественного языкаmedium.com



RNN и Seq2Seq

Чтобы устранить ограничения моделей представления, исследователи разработали рекуррентные нейронные сети (RNN), которые были способны фиксировать последовательный характер языка. RNN используют рекуррентную единицу для обработки каждого слова в предложении и передачи его вывода в следующую единицу, в результате чего получается представление, учитывающее порядок слов.

Одним из наиболее важных приложений RNN является модель Seq2Seq, которая состоит из двух RNN: кодировщика и декодера. Кодер считывает последовательность слов и генерирует векторное представление фиксированной длины, а декодер использует это представление для создания новой последовательности слов. Модель Seq2Seq используется для машинного перевода, суммирования и создания диалогов.

Чтобы узнать больше о RNN, пожалуйста, прочитайте:



Классификация текста с помощью RNN | TensorFlow
Это руководство по классификации текста обучает рекуррентную нейронную сеть на большом наборе данных обзоров фильмов IMDB для…www.tensorflow.org



Внимание

Хотя модели RNN и Seq2Seq были эффективны, у них были ограничения. Одним из существенных недостатков этих моделей является то, что они борются с долговременными зависимостями, что приводит к снижению производительности при работе с длинными предложениями или документами. Для решения этой проблемы был введен механизм внимания.

Внимание — это механизм, который позволяет нейронным сетям выборочно фокусироваться на определенных частях входной последовательности. Этот механизм внимания позволяет модели присваивать более высокие веса наиболее релевантным частям входной последовательности и меньшие веса менее важным частям. Внимание улучшило производительность моделей Seq2Seq, что привело к лучшему созданию текста и машинному переводу.

Чтобы узнать больше о Seq2Seq с вниманием, прочитайте:



Нейронный машинный перевод с вниманием | Текст | TensorFlow
В этом руководстве показано, как обучить модель последовательностей (seq2seq) для перевода с испанского на английский…www.tensorflow.org



Трансформеры

Трансформеры были представлены в 2017 году компанией Vaswani et al. как альтернатива моделям на основе RNN. Преобразователи используют механизм самоконтроля для обработки входных последовательностей, что делает их очень эффективными при захвате долгосрочных зависимостей. Преобразователи состоят из кодера и декодера, оба из которых используют внутреннее внимание для обработки входной последовательности.

Архитектура трансформатора состоит из нескольких слоев, каждый из которых содержит многоголовочный механизм внимания и нейронную сеть с прямой связью. Механизм многозадачного внимания позволяет модели одновременно обрабатывать несколько частей входной последовательности, что делает ее очень эффективной при захвате зависимостей.

Одним из существенных преимуществ преобразователей перед RNN является то, что они могут обрабатывать входную последовательность параллельно, что делает их значительно быстрее, чем модели на основе RNN. Кроме того, преобразователи не ограничены длиной входной последовательности, что делает их очень эффективными при обработке длинных документов.

Плюсы и минусы трансформеров

Плюсы:

  • Высокая эффективность в захвате долгосрочных зависимостей
  • Быстрее, чем модели на основе RNN
  • Может обрабатывать входную последовательность параллельно
  • Не ограничено длиной входной последовательности

Минусы:

  • Требует большого количества данных для обучения
  • Может быть вычислительно затратным для обучения
  • Может быть трудно интерпретировать из-за сложных механизмов внимания.

Практические примеры на Python

Давайте взглянем на некоторые практические примеры преобразователей в Python.

Классификация текста с использованием преобразователей

Мы будем использовать библиотеку преобразования в Python, которая предоставляет простой API для использования предварительно обученных моделей преобразования для классификации текста. Вот пример использования модели BERT для анализа настроений:

from transformers import AutoModelForSequenceClassification
from transformers import TFAutoModelForSequenceClassification
from transformers import AutoTokenizer, AutoConfig
import numpy as np
from scipy.special import softmax

MODEL = f"cardiffnlp/twitter-roberta-base-sentiment-latest"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL)
config = AutoConfig.from_pretrained(MODEL)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(MODEL)

text = "I love Transformers!"
text = preprocess(text)
encoded_input = tokenizer(text, return_tensors='pt')
output = model(**encoded_input)
scores = output[0][0].detach().numpy()
scores = softmax(scores)

ranking = np.argsort(scores)
ranking = ranking[::-1]

for i in range(scores.shape[0]):
    l = config.id2label[ranking[i]]
    s = scores[ranking[i]]
    print(f"{i+1}) {l} {np.round(float(s), 4)}")

В этом примере мы используем модель roBERTa для анализа настроений в обзоре фильма. Мы загружаем предварительно обученную модель roBERTa и токенизируем входной текст с помощью токенизатора, предоставленного библиотекой трансформеров. Затем мы пропускаем входной текст через предварительно обученную модель BERT и получаем предсказанный класс.

Языковой перевод с использованием Transformers

Мы будем использовать библиотеку преобразования в Python для выполнения машинного перевода с использованием предварительно обученных моделей. Вот пример использования модели T5 для перевода:

import transformers
import torch

# Load the pre-trained T5 model
# Load the pre-trained T5 model
model_name = 't5-small'
tokenizer = transformers.T5Tokenizer.from_pretrained(model_name)
model = transformers.T5ForConditionalGeneration.from_pretrained(model_name)

# Define the input text
input_text = "Translate English to French: Hello World!"
# Tokenize the input text
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt')

# Translate the input text using the pre-trained T5 model
outputs = model.generate(input_ids)

# Decode the translated text
translated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
# Print the translated text
print(translated_text)

В этом примере мы используем модель T5 для языкового перевода. Мы загружаем предварительно обученную модель T5 и токенизируем входной текст, используя токенизатор, предоставленный библиотекой трансформеров. Затем мы используем модель T5 для генерации переведенного текста и декодирования его с помощью токенизатора.

Заключение

Трансформеры произвели революцию в области обработки естественного языка, устранив ограничения традиционных архитектур нейронных сетей. Благодаря своей способности фиксировать долгосрочные зависимости и параллельно обрабатывать входную последовательность преобразователи значительно повысили точность моделей НЛП. Хотя у преобразователей есть некоторые ограничения, их преимущества перевешивают недостатки, что делает их популярным выбором в НЛП. Благодаря растущей доступности предварительно обученных моделей преобразователей и библиотек, таких как преобразователи в Python, теперь стало проще, чем когда-либо, внедрять преобразователи в ваши проекты НЛП.

Ссылки:

  1. https://colah.github.io/posts/2014-07-NLP-RNNs-Representations/
  2. https://colah.github.io/posts/2015-08-Понимание-LSTMs/
  3. https://colah.github.io/posts/2014-07-NLP-RNNs-Representations/
  4. https://distill.pub/2016/augmented-rnns/
  5. https://huggingface.co/t5-base
  6. https://blog.paperspace.com/seq-to-seq-attention-mechanism-keras/
  7. https://huggingface.co/course/chapter7/2?fw=pt
  8. https://arxiv.org/pdf/1409.0473.pdf
  9. https://medium.com/geekculture/neural-machine-translation-using-seq2seq-model-with-attention-9faea357d70b
  10. https://www.udemy.com/course/nlp-with-transformers/

Если вы дочитали до сих пор, большое спасибо за чтение! Надеюсь, эта статья окажется для вас полезной.Если хотите, добавьте меня в LinkedIn!

Удачи на этой неделе,
Пратюш

СТАНЬТЕ ПИСАТЕЛЕМ на MLearning.ai



Предложения по подаче заявок на Mlearning.ai
Как стать писателем на Mlearning.aimedium.com