Transformátory a LLM: Úvod do Stanford CME295
Transformátory a LLM poháňajú modernú AI ako ChatGPT. Kurz Stanford CME295 poskytuje úvod do týchto technológií, od tokenizácie až po RNN, LSTM a mechanizmus pozornosti – kľúčové pre pochopenie budúcnosti AI.
V tomto článku sa pozrieme na prvú prednášku z kurzu Stanford CME295, ktorý sa zaoberá transformátormi a veľkými jazykovými modelmi (LLM). Prednáška poskytuje základný úvod do týchto kľúčových technológií, ktoré poháňajú moderné AI aplikácie ako ChatGPT. Poďme sa pozrieť na to, čo sme sa naučili!
Kľúčové Poznámky z Prvej Prednášky
- Transformátory a LLM sú budúcnosť: Kurz CME295 je odpoveďou na rastúci záujem o transformátory a LLM, ktoré zaznamenali obrovský nárast popularity po uvedení ChatGPT.
- Základy sú dôležité: Prednáška sa zameriava na pochopenie základných mechanizmov transformátorov a ich trénovania, nielen na samotné používanie LLM.
- Príprava je kľúčová: Kurz vyžaduje základné znalosti strojového učenia (ML) a lineárnej algebry, ale poskytne podporu pre tých, ktorí potrebujú dobehnúť meškajúci materiál.
- Tokenizácia a Vektorové Reprezentácie: Dôležité je pochopiť rôzne metódy tokenizácie textu (slovná, podslovná, znaková) a ako sa vytvárajú vektorové reprezentácie slov pomocou Word2Vec.
- RNN vs. LSTM vs. Transformátory: Prednáška porovnala rekurzívne neurónové siete (RNN), ich vylepšenie – dlhodobé krátkodobé pamäťové siete (LSTM) a nakoniec transformátory, ktoré riešia problémy s dlhodobými závislosťami.
Tokenizácia: Ako Rozdelíme Text na Kusy?
Predtým, ako môžeme text spracovávať pomocou strojového učenia, musíme ho rozdeliť na menšie časti – tokeny. Existujú tri hlavné spôsoby, ako to urobiť:
- Slovná Tokenizácia: Rozdelenie textu na jednotlivé slová. Problémom je spracovanie neznámych slov (OOV – Out Of Vocabulary).
- Podslovná Tokenizácia: Rozdelenie slov na menšie časti, napríklad korene slov alebo častice. To umožňuje lepšiu manipuláciu s neznámymi slovami a znižuje veľkosť slovníka.
- Znaková Tokenizácia: Rozdelenie textu na jednotlivé znaky. Je to najjednoduchší prístup, ale môže byť menej efektívny pre dlhé reťazce znakov.
Vektorové Reprezentácie Slov: Od Jednotkových Kódovaní k Zmysluplným Významom
Prednáška tiež predstavila koncept vektorových reprezentácií slov. Tradične boli slová reprezentované ako jednotkové kódy (one-hot encoding), čo znamená, že každé slovo má svoju vlastnú jedinečnú reprezentáciu bez akýchkoľvek vzťahov k iným slovám. To je však veľmi neefektívne a nezohľadňuje význam slov.
Word2Vec je metóda, ktorá sa snaží naučiť zmysluplné vektorové reprezentácie slov na základe ich kontextu v texte. Používa tzv. proxy úlohy, napríklad predpovedanie okolitých slov, aby sa naučila, ako sú slová vzájomne prepojené.
Rekurentné Neurónové Siete (RNN) a ich Problémy
RNN boli jedným z prvých pokusov o spracovanie sekvenčných dát, ako je text. Majú však problémy s dlhodobými závislosťami – informácie zo začiatku rečového reťazca sa môžu stratiť pri spracovaní dlhšieho textu (tzv. problém miznutia gradientov).
Dlhodobá Krátkodobá Pamäť (LSTM): Vylepšenie RNN
LSTM sú vylepšením RNN, ktoré rieši problém miznutia gradientov pomocou tzv. buniek (cells), ktoré si môžu uchovávať informácie na dlhšie obdobie. To umožňuje LSTM lepšie zachytávať dlhodobé závislosti v texte.
Mechanizmus Pozornosti: Kľúč k Transformátorom
Mechanizmus pozornosti je revolučný koncept, ktorý umožňuje modelu zamerať sa na najdôležitejšie časti vstupnej sekvencie pri spracovaní textu. Predstavte si to ako schopnosť čitateľa sústrediť sa len na relevantné slová v odseku, aby lepšie porozumel celkovému významu.
Transformátory: Architektúra, Ktorá Zmenila Svet
Transformátory, predstavené v roku 2017, predstavujú novú architektúru neurónových sietí, ktorá sa vyhýba problémom RNN a LSTM. Používajú mechanizmus pozornosti na priame prepojenie rôznych častí vstupnej sekvencie, čo umožňuje lepšie zachytávanie dlhodobých závislostí.
Transformátor pozostáva z dvoch hlavných častí: enkodéra a dekodéra. Enkodér spracováva vstupný text a vytvára reprezentáciu, ktorú potom dekodér používa na generovanie výstupu (napríklad preklad).
Záver a Odporúčania
Prvá prednáška z kurzu Stanford CME295 poskytla vynikajúci úvod do sveta transformátorov a LLM. Pochopenie základných konceptov, ako je tokenizácia, vektorové reprezentácie slov, RNN, LSTM a mechanizmus pozornosti, je kľúčom k porozumeniu fungovania týchto pokročilých technológií.
Ak vás zaujíma AI a chcete sa dozvedieť viac o transformátoroch a LLM, odporúčam vám sledovať ďalšie prednášky z tohto kurzu a preskúmať zdroje uvedené nižšie.
Dôležité Odkazy:
- Sylabus Stanford CME295
- GitHub – VIP cheat sheet (odkaz na „VIP cheat sheet“ je všeobecný, pretože nebol v popise videa špecifikovaný konkrétny repozitár)
Približne 214 gCO₂ bolo uvoľnených do atmosféry a na chladenie sa spotrebovalo 1.07 l vody za účelom vygenerovania tohoto článku.
Komentáre ()