Transformer modelləri beynimiz kimi düşünə bilərmi?

Transformer modellərinin sirri

Transformer modelləri süni intellekt dünyasında inqilab yaratdı. ChatGPT, Gemini və Claude kimi böyük dil modellərinin (LLM) əsasını təşkil edən bu texnologiya, insan dilini emal etmək üçün xüsusi bir yanaşma tətbiq edir.

İnsan dilini rəqəmlərə çevirmək

Süni intellekt modelləri insan dilini tam anlamır; onlar yalnız rəqəmlərlə işləyir. İlk mərhələdə, mətn ‘token’ adlanan kiçik hissələrə bölünür. Tokenlər sözlərə, söz hissələrinə və ya işarələrə uyğun gəlir. Hər bir token unikal rəqəmsal identifikatora malikdir. Bu prosesdən sonra mətn artıq rəqəmlərə çevrilmiş olur.

Tokenlər daha sonra ‘embedding’ adlanan çoxölçülü vektorlara çevrilir. Bu vektorlar hər bir tokenin mənasını təsvir edir. Məsələn, ‘kraliça’ və ‘imperator’ kimi oxşar mənalı sözlər bir-birinə yaxın vektorlarla təmsil olunur. Növbəti addımda ‘pozisional kodlama’ vasitəsilə tokenlərin mətn içindəki mövqeyi haqqında əlavə məlumat əlavə edilir.

Transformerin əsas mexanizmi

Transformer modelinin əsas hissəsi çox qatlı quruluşdur. Burada iki əsas komponent var: ‘multi-head attention’ və ‘feed-forward neural network’.

Multi-head attention

Bu mexanizm bir tokenin digər tokenlərə “diqqət yetirməsinə” imkan verir. Bu proses dilin qrammatik əlaqələrini, uzaqdan asılılıqları və semantik oxşarlıqları analiz edir. Məsələn, bir cümlədə bir-birinə uzaq olan sözlər arasındakı əlaqələr bu mexanizm vasitəsilə təyin olunur.

Neural şəbəkə sublayları

Diqqət mexanizmindən sonra neural şəbəkə sublayları tokenləri daha da emal edir, onların mənalarını dərinləşdirir və ümumi mətn haqqında daha abstrakt biliklər əldə edir. Bu proses bir neçə qat təkrarlanır.

Növbəti sözü seçmək

Model son mərhələdə hər bir token üçün ehtimal hesablayır. Ən yüksək ehtimala malik olan token növbəti söz kimi seçilir. Bu proses istifadəçi üçün tam cavab yaranana qədər davam edir.

İnsan təsiri və gələcək perspektivlər

Transformer modelləri süni intellektin inkişafında böyük rol oynayır. Onlar insan dilini emal etmək üçün unikal metodlar tətbiq edir və bu texnologiya təhsil, biznes və gündəlik həyatımızda dərin təsir göstərir.

Transformer modellərinin imkanları genişdir və onların gələcəkdə daha da inkişaf edəcəyi gözlənilir.