{"id":12191,"date":"2022-05-18T11:48:02","date_gmt":"2022-05-18T11:48:02","guid":{"rendered":"https:\/\/projectsofar.info\/aisuperior\/?post_type=blog&p=12191"},"modified":"2024-12-25T23:19:55","modified_gmt":"2024-12-25T23:19:55","slug":"transformers-in-natural-language-process","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/aisuperior.com\/de\/blog\/transformers-in-natural-language-process\/","title":{"rendered":"Die Transformatoren transformieren: Die GPT-Familie und andere Trends in der KI und der Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache"},"content":{"rendered":"

Mindestens vier Open-Source-Projekte zur Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache, die riesige neuronale Netzwerke nutzen, konkurrieren derzeit mit dem einzigen gro\u00dfen kommerziellen NLP-Projekt: GPT-3 von\u00a0OpenAI<\/a>.<\/p>\n

Die Open-Source-Initiativen zielen darauf ab, KI zu demokratisieren und ihre Entwicklung voranzutreiben. Alle diese Projekte basieren auf\u00a0Transformer<\/strong>: ein spezieller Typ neuronaler Netzwerke, der sich f\u00fcr die Arbeit mit menschlichen Sprachstrukturen als besonders effizient erwiesen hat.<\/p>\n

Was sind Transformatoren und warum sind die j\u00fcngsten Entwicklungen in diesem Bereich so wichtig?<\/p>\n

Was sind Transformatoren in der Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache?<\/h2>\n

Auf ihrem langen Weg zum Erfolg haben Forscher verschiedene neuronale Netzwerke f\u00fcr die Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache ausprobiert. Schlie\u00dflich kamen sie zu zwei Modellen, die entweder auf Convolutional Neural Networks (CNN) oder Recurrent Neural Networks (RNN) mit Aufmerksamkeit basieren.<\/p>\n

Am Beispiel einer \u00dcbersetzungsaufgabe ist der Unterschied zwischen den beiden der folgende. Obwohl beide Typen ber\u00fccksichtigen, was sie \u00fcber einen gegebenen Satz gelernt haben, indem sie die vorherigen W\u00f6rter darin \u00fcbersetzt haben, w\u00fcrden sie mit dem n\u00e4chsten Wort in der Reihe mit unterschiedlichen Ans\u00e4tzen fortfahren.<\/p>\n

Ein CNN w\u00fcrde jedes Wort im Satz in parallelen Threads verarbeiten, w\u00e4hrend ein RNN mit Aufmerksamkeit sicherstellt, dass es jedes vorherige Wort im Satz im Hinblick auf seinen Einfluss auf die Bedeutung des n\u00e4chsten Wortes gewichtet und so W\u00f6rter nacheinander verarbeitet. Ein CNN l\u00f6st das Problem, die richtige Bedeutung f\u00fcr jedes Wort zu finden, nicht perfekt, kann aber schneller arbeiten; ein RNN erzeugt korrektere Ergebnisse, arbeitet aber langsam.<\/p>\n

Kurz gesagt ist ein Transformer eine Kombination aus beidem. Er verwendet die Aufmerksamkeitstechnik, um den gegenseitigen Einfluss der einzelnen W\u00f6rter in einem Satz aufeinander zu bewerten. Andererseits arbeitet er dank mehrerer \u201eThreads\u201c schneller: Paare sogenannter Encoder und Decoder, die beim Lernen helfen, das Gelernte anwenden und das erworbene Wissen an die n\u00e4chste Iteration weitergeben.<\/p>\n

Was k\u00f6nnen Transformatoren?<\/h2>\n

Abgesehen von der \u00dcbersetzung k\u00f6nnen Transformatoren vorhersagen, welches Wort als n\u00e4chstes in einem Satz verwendet werden soll, und so ganze S\u00e4tze mit menschlich aussehender Sprache erzeugen.<\/p>\n

Dadurch k\u00f6nnen wir sie f\u00fcr verschiedene Zwecke verwenden.<\/p>\n

Die F\u00e4higkeiten von Transformers zur Inhaltserstellung k\u00f6nnen zum Entwerfen besserer Chatbots, zum Schreiben von Webinhalten und zur Entlastung des technischen Supportpersonals genutzt werden. Der letzte Anwendungsfall ist mit der F\u00e4higkeit von Transformers zur Informationssuche verbunden, die eine breite Palette von Anwendungen im realen Leben verspricht.<\/p>\n

Abgesehen von rein menschlichen Sprachen k\u00f6nnen einige Transformer auch Programmiersprachen verarbeiten und sogar Skripte f\u00fcr andere Deep-Learning-Modelle erstellen. Programmierkenntnisse und die F\u00e4higkeit, menschliche Sprache zu verstehen, machen Transformer zu Frontend-Entwicklern. Sie k\u00f6nnen auf die gleiche Weise wie ein menschlicher Entwickler eingewiesen werden und entwickeln ein Web-Layout.<\/p>\n

Im Rahmen eines weiteren Experiments wurden Transformatoren in Excel integriert und konnten leere Zellen in einer Tabelle ausf\u00fcllen, indem sie Werte auf Grundlage der vorhandenen Daten in derselben Tabelle vorhersagten. Dadurch k\u00f6nnten wir umfangreiche Excel-Funktionen durch nur eine Transformatorformel ersetzen, die das Verhalten eines ganzen Algorithmus nachahmt.<\/p>\n

Transformatoren k\u00f6nnten in Zukunft menschliche Entwicklungsbetriebsingenieure ersetzen, da sie in der Lage sein m\u00fcssen, Systeme selbstst\u00e4ndig zu konfigurieren und Infrastrukturen bereitzustellen.<\/p>\n

Klingt nach Wow! Tats\u00e4chlich brachte das Jahr 2022 einige inspirierende Neuerungen in diesem Bereich.<\/p>\n

Leistung und erforderliche Ressourcen von Transformatoren<\/h2>\n

Die Nachahmung der menschlichen Kunst der Sprachverarbeitung ist zu einem \u00e4u\u00dferst wettbewerbsintensiven Unterfangen geworden.<\/p>\n

Die Erfolgsmessung ist keine Selbstverst\u00e4ndlichkeit. Der Gewinner ist der Schnellste und Genaueste. Hohe Geschwindigkeit und Genauigkeit k\u00f6nnen Sie jedoch durch die Kombination zweier Hauptfaktoren erreichen:<\/p>\n