يو ، ما الأمر الجميع! كمورد للمحولات ، غالبًا ما يتم سؤالني عن العلاقة بين المحول و Bert. قد يبدو الأمر مربكًا بعض الشيء في البداية ، خاصة وأنهما في مجال التكنولوجيا ولكنهم يعملون في ساحات مختلفة. دعنا نقسمه ونرى كيف يتم توصيل هذين وحيثما يقفان.
ما هو المحول على أي حال؟
أولاً ، عندما أتحدث عن المحولات ، أشير بشكل أساسي إلى الكهرباء التي نوفرها. هذه هي الأجهزة التي تنقل الطاقة الكهربائية بين دائرتين أو أكثر من خلال الحث الكهرومغناطيسي. إنهم يأتون في جميع الأشكال والأحجام ، ولدينا مجموعة رائعة على موقعنا. على سبيل المثال ، تحقق من لدينامحول ذكيالتي تعبئتها أحدث التقنيات لجعل توزيع الطاقة أكثر كفاءة.
في عالم التكنولوجيا ، على الرغم من أن المحول هو نوع من بنية الشبكة العصبية. تم تقديمه في ورقة تسمى "الانتباه هو كل ما تحتاجه" في عام 2017. هذا بنية المحول مهمة للغاية في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) وغيرها من الحقول ذات الصلة بالنيابة. يستخدم آليات الانتباه الذاتية لمعالجة البيانات المتسلسلة مثل النص ، دون الاعتماد على الشبكات العصبية المتكررة أو التلافيفية التقليدية.
أدخل بيرت
تمثل Bert ، أو تمثيلات التشفير ثنائية الاتجاه من Transformers ، نموذج لغة مسبقًا. تم تطويره بواسطة Google في عام 2018. تم تصميم Bert فوق بنية المحولات. المفتاح هنا هو الجزء "ثنائي الاتجاه". على عكس بعض نماذج اللغة السابقة التي عالجت النص من اليسار - إلى اليمين أو اليمين - إلى اليسار ، يمكن لـ Bert أن يفهم سياق كلمة تعتمد على جميع الكلمات المحيطة بها في جملة.
يأخذ بيرت آلية الانتباه الذاتية للمحول ويستخدمها للتدريب مسبقًا على مجموعة كبيرة من النص. لديها مهامتان رئيسيتان قبل التدريب: نمذجة اللغة المقنعة (MLM) والتنبؤ بالجملة التالية (NSP). في الامتيازات والرهون البحرية ، يتم ملء بعض الكلمات في نص الإدخال ، ويحاول بيرت التنبؤ بهذه الكلمات المقنعة. يساعد NSP بيرت على فهم العلاقة بين جملتين.
العلاقة بين المحول و Bert
العلاقة بين المحول و BERT واضحة جدا. بيرت هو تطبيق بنية المحولات. أخذت Google الأفكار الأساسية للمحول ، مثل آلية الانتباه المتعددة الرأس ، واستخدمتها لإنشاء نموذج لغة قوي.
يوفر المحول الهيكل الأساسي لـ Bert. جزء التشفير من بنية المحولات هو أساس Bert. يكون المشفر مسؤولاً عن أخذ تسلسل الإدخال وتحويله إلى مجموعة من تمثيلات الميزات. يستخدم Bert طبقات متعددة من هذه المشفرات مكدسة فوق بعضها البعض.
هذا يعني أنه يتم نقل جميع مزايا بنية المحولات إلى بيرت. على سبيل المثال ، تتيح آلية الانتباه الذاتي Bert التقاط تبعيات طويلة النطاق في النص بشكل فعال للغاية. هذا أمر بالغ الأهمية بالنسبة للمهام مثل السؤال - الإجابة ، وتصنيف النص ، والتعرف على الكيان المسماة.
كيف تختلف
على الرغم من أن Bert يعتمد على المحول ، إلا أن هناك بعض الاختلافات. المحول هو العمارة العامة - الغرض. يمكن استخدامه لمختلف المهام ، وليس فقط في NLP. يمكن تطبيقه في الترجمة الآلية ، والتعرف على الكلام ، وحتى في رؤية الكمبيوتر في بعض الحالات.
من ناحية أخرى ، تم تصميم BERT خصيصًا لمهام NLP. يتم تدريبه مسبقًا على كمية كبيرة من بيانات النص لتعلم تمثيلات اللغة. وعلى الرغم من أنه يمكن استخدام المحول في تكوينات تشفير الترميز (لمهام مثل الترجمة حيث يكون لديك إدخال وتسلسل الإخراج) ، فإن BERT يستخدم بشكل أساسي جزء التشفير من المحول.
التطبيقات العالمية الحقيقية
دعنا نتحدث عن كيفية تشغيل هذه المفاهيم في العالم الحقيقي. في الجانب الكهربائي ، لدينامحولات توزيع التمثالتستخدم في أنظمة توزيع الطاقة. تنحدر الكهرباء عالية الجهد من شبكة الطاقة إلى مستوى يمكن استخدامه في المنازل والشركات.
في عالم التكنولوجيا ، أحدث بيرت ثورة في NLP. تستخدم محركات البحث Bert لفهم سياق استفسارات البحث بشكل أفضل. تعد chatbots أكثر ذكاءً لأنها يمكنها استخدام Bert لفهم إدخال المستخدم بشكل أكثر دقة. وفي مجال تحليل المشاعر ، يمكن لـ BERT تحليل مشاعر النص بدقة عالية.
مكّنت بنية المحولات ، على نطاق أوسع ، من تطوير العديد من نماذج اللغة المتقدمة الأخرى مثل GPT (المحول المسبق التوليدي). يتم استخدام هذه النماذج في توليد المحتوى ، والمساعدين الظاهري ، وأكثر من ذلك بكثير.
لماذا يهم
يعد فهم العلاقة بين المحول و BERT أمرًا مهمًا لكل من عشاق التكنولوجيا والشركات. بالنسبة للتقنيين ، فإنه يساعد في فهم تطور NLP وكيفية بناء النماذج المختلفة. بالنسبة للشركات ، قد يعني ذلك قرارات أفضل - عندما يتعلق الأمر بتبني حلول قائمة على الذكاء الاصطناعي.
في حالتنا ، كمورد محول ، نعلم أهمية الابتكار وكيف يمكن للتقنيات الجديدة تحسين منتجاتنا. تمامًا مثلما تقدم بنية المحولات في مجال NLP ، فإننا نبحث باستمرار عن طرق لجعل محولاتنا الكهربائية أكثر كفاءة وموثوقية وذكية. لهذا السبب نقدم منتجات مثلمحول توزيع الصلب السيليكونوالتي تستخدم مواد عالية الجودة لتقليل فقدان الطاقة.
الخلاصة ودعوة العمل
لذلك ، هناك لديك! يرتبط المحول و BERT ارتباطًا وثيقًا ، مع كون Bert تطبيقًا مهمًا لهندسة المحول. سواء كنت في الأحدث في الذكاء الاصطناعى أو تحتاج إلى محولات كهربائية موثوقة ، فهناك الكثير للتعلم والاستفادة منه.
إذا كنت في السوق من أجل المحولات الكهربائية ، فسنود إجراء محادثة معك. لدينا مجموعة واسعة من المنتجات لتلبية احتياجاتك ، ويمكن أن يساعدك فريق الخبراء لدينا في العثور على الحل الأمثل. لا تتردد في الوصول إلى مناقشة المشتريات. لنعمل معًا لتشغيل مشاريعك!
مراجع
- Vaswani ، A. ، Shazer ، N. ، Parmar ، N. ، Uszkoreit ، J. ، Jones ، L. ، Gomez ، An ، ... & Polosukhin ، I. (2017). الاهتمام هو كل ما تحتاجه. التقدم في أنظمة معالجة المعلومات العصبية.
- Devlin ، J. ، Chang ، MW ، Lee ، K. ، & Toutanova ، K. (2018). بيرت: قبل تدريب محولات ثنائية الاتجاه العميقة لفهم اللغة. Arxiv preprint Arxiv: 1810.04805.
