NLP для неспециалистов: как BERT, Transformers и Auto Encoders меняют мир

Введение

Краткий обзор НЛП и его важности

НЛП — это область искусственного интеллекта, которая занимается пониманием и созданием языков, которые люди используют для общения.
Он позволяет компьютерам обрабатывать и анализировать большие объемы данных человеческого языка, а также выполнять такие задачи, как машинный перевод, суммирование текста и анализ тональности.
Примеры приложений NLP включают чат-боты, автоматизированное обслуживание клиентов, программное обеспечение для языкового перевода и системы преобразования текста в речь.

Введение в трансформеры и современные модели НЛП

NLP добился значительного прогресса за последние несколько лет с введением моделей на основе трансформаторов, таких как BERT, GPT-3 и RoBERTa.
Эти модели, основанные на архитектуре преобразователя, достигли самых современных результатов в широком спектре задач НЛП, таких как понимание языка, машинный перевод и генерация текста.
Трансформеры также широко используются в других областях ИИ, таких как компьютерное зрение и распознавание речи.
В этом посте подробно рассматриваются концепции кодировщиков, автокодировщиков и моделей на основе преобразователей, а также то, как они используются в НЛП.

Роль кодировщиков в НЛП

Объяснение концепции кодировщика в НЛП

В НЛП кодировщик представляет собой архитектуру нейронной сети, которая используется для преобразования входной последовательности переменной длины (например, предложения или документа) в векторное представление фиксированной длины.
Работа кодировщика состоит в том, чтобы обработать входную последовательность и извлечь из нее наиболее важную информацию, которая затем сжимается в вектор фиксированной длины.
Это векторное представление, также известное как «контекстное встраивание», может использоваться в качестве входных данных для последующих задач, таких как классификация текста или машинный перевод.
Например, модель нейронной сети принимает предложение в качестве входных данных и создает вектор фиксированной длины, который представляет значение предложения.

Обзор различных архитектур кодировщика (CNN, RNN и Transformer)

Существуют различные типы архитектур кодировщиков, каждая из которых имеет свои сильные и слабые стороны.
Сверточные нейронные сети (CNN) в основном используются для обработки изображений и видео, но их также можно адаптировать для задач НЛП, таких как классификация текста и анализ настроений.
Рекуррентные нейронные сети (RNN) подходят для задач, связанных с последовательными данными, таких как языковое моделирование и машинный перевод.
Трансформеры — это более новая архитектура кодировщика, которая недавно стала популярной в НЛП. Они предназначены для обработки последовательных данных, но, в отличие от RNN, они могут обрабатывать всю последовательность параллельно, что позволяет им масштабироваться до больших входных данных и достигать современной производительности в широком диапазоне задач NLP.

Обсуждение их сильных и слабых сторон

CNN относительно просты в обучении и могут обрабатывать входные последовательности переменной длины с использованием максимального пула. Однако они плохо подходят для задач, требующих последовательной обработки.
RNN эффективны для последовательных данных и могут учитывать прошлую информацию при обработке новых данных, но они склонны к проблеме исчезающего градиента и их трудно распараллелить.
Преобразователи, с другой стороны, не имеют проблемы исчезающего градиента, и из-за их способности обрабатывать входные данные параллельно они относительно менее затратны в вычислительном отношении. Они также смогли достичь самых современных результатов во многих задачах НЛП.

Вот пример кода Python, который показывает, как использовать кодировщик для преобразования предложения в векторное представление фиксированной длины:

import torch
import transformers

# Load a pre-trained BERT model
model = transformers.BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

# Define the input
sentence = "This is a sentence that we want to encode."
tokenized_sentence = transformers.BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased').tokenize(sentence)
indexed_tokens = transformers.BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased').convert_tokens_to_ids(tokenized_sentence)
tokens_tensor = torch.tensor([indexed_tokens])

# Encode the input
encoded_layers, _ = model(tokens_tensor)

# Extract the last layer's features (i.e., the fixed-length vector representation)
encoded_vector = encoded_layers[-1][0]
print(encoded_vector)

В этом примере мы используем модель BERT, которая представляет собой кодировщик на основе преобразователя, предварительно обученный на большом массиве текстовых данных. Начнем с загрузки предварительно обученной модели BERT с использованием библиотеки transformers. Затем мы определяем входное предложение, которое хотим закодировать, и размечаем его с помощью токенизатора BERT. После этого мы конвертируем токены в соответствующие им идентификаторы. Затем мы передаем входные данные через модель BERT, чтобы получить закодированное векторное представление. Наконец, мы извлекаем признаки последнего слоя, чтобы получить векторное представление фиксированной длины входного предложения.

Концепция автокодировщиков в НЛП

Объяснение идеи автокодировщиков

Автоэнкодер — это архитектура нейронной сети, которая обучена восстанавливать входные данные. Он состоит из двух основных компонентов: кодера и декодера.
Работа кодировщика состоит в том, чтобы сопоставить входные данные со скрытым представлением (также известным как узкое место или слой узких мест), а декодер отвечает за реконструкцию входных данных с использованием этого представления.
Автоэнкодеры обычно обучаются с использованием ошибки реконструкции между входом и выходом в качестве цели обучения.
В области NLP автоэнкодеры используются для обучения представлению путем их обучения на большом корпусе текста, что позволяет извлекать значимые функции из данных.

Как автоэнкодеры используются для таких задач, как изучение представлений и обнаружение аномалий в НЛП

Автоэнкодеры можно использовать для обучения представлениям в NLP, обучая их на больших объемах текстовых данных, а затем используя кодировщик в качестве экстрактора признаков для последующих задач.
Эти изученные представления можно использовать для таких задач, как классификация текста, анализ тональности и языковое моделирование.
Автоэнкодеры также можно использовать для обнаружения аномалий в НЛП, обучая их на обычном наборе данных, а затем используя их для обнаружения входных данных, которые значительно отклоняются от нормальных данных.
Это можно использовать в таких приложениях, как обнаружение вредоносного контента или выявление поддельных новостей.

Обзор различных архитектур автоэнкодера и их приложений в НЛП

Существуют различные типы архитектур автоэнкодера, такие как традиционный автоэнкодер, автоэнкодер с шумоподавлением и вариационный автоэнкодер.
Каждая архитектура имеет свои сильные и слабые стороны, и их можно использовать для разных задач НЛП в зависимости от решаемой проблемы.
Например, шумоподавляющий автоэнкодер может быть полезен для очистки и предварительной обработки текстовых данных, а вариационный автоэнкодер — для генеративного моделирования текста.

Вот пример того, как реализовать простой автоэнкодер с помощью TensorFlow:

import tensorflow as tf

# Define the encoder and decoder layers
encoder = tf.keras.layers.Dense(units=32, activation='relu')
decoder = tf.keras.layers.Dense(units=784, activation='sigmoid')

# Define the input and output layers
input_layer = tf.keras.layers.Input(shape=(784,))
encoded = encoder(input_layer)
decoded = decoder(encoded)

# Define the autoencoder model
autoencoder = tf.keras.models.Model(input_layer, decoded)

# Compile the autoencoder model
autoencoder.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')

# Train the autoencoder model
autoencoder.fit(input_data, input_data, epochs=100)

В этом примере мы сначала определили слои кодировщика и декодера как плотные слои с определенным количеством единиц, каждой функцией активации. Затем мы определили входной и выходной слои, подключив входной слой к кодировщику, а кодировщик — к декодеру. После этого мы определили модель автоэнкодера, используя входной слой и декодированный слой, и мы должны скомпилировать модель, используя оптимизатор и функцию потерь, в данном случае оптимизатор «адам» и функцию потерь «бинарная_кроссэнтропия». Наконец, мы обучаем модель автоэнкодера с помощью метода «подгонки» и предоставляем входные данные.

Трансформеры и современные модели НЛП

Объяснение архитектуры трансформатора и механизма внимания

Архитектура трансформатора — это тип архитектуры нейронной сети, который был представлен Google в статье 2017 года.
Он основан на механизме внутреннего внимания, который позволяет модели взвешивать важность различных частей входной последовательности при прогнозировании.
Это позволяет преобразователю обрабатывать входные последовательности переменной длины и достигать самых современных результатов в широком диапазоне задач НЛП.

Вот пример того, как вы можете использовать модель преобразователя для построения модели языкового перевода с помощью TensorFlow 2:

import tensorflow as tf

# Define the encoder layers
encoder_embedding = tf.keras.layers.Embedding(input_dim=num_words_src, output_dim=d_model)
encoder_pos_embedding = tf.keras.layers.Embedding(input_dim=max_length, output_dim=d_model)
encoder_layer = tf.keras.layers.TransformerEncoder(num_layers=6, d_model=d_model, num_heads=8, dff=2048)

# Define the decoder layers
decoder_embedding = tf.keras.layers.Embedding(input_dim=num_words_tgt, output_dim=d_model)
decoder_pos_embedding = tf.keras.layers.Embedding(input_dim=max_length, output_dim=d_model)
decoder_layer = tf.keras.layers.TransformerDecoder(num_layers=6, d_model=d_model, num_heads=8, dff=2048)

# Define the input and output layers
inputs = tf.keras.layers.Input(shape=(max_length,))
encoder_inputs = encoder_embedding(inputs) + encoder_pos_embedding(inputs)
encoder_outputs = encoder_layer(encoder_inputs)

decoder_inputs = decoder_embedding(inputs) + decoder_pos_embedding(inputs)
decoder_outputs = decoder_layer(decoder_inputs, encoder_outputs)

# Define the transformer model
transformer = tf.keras.models.Model(inputs=inputs, outputs=decoder_outputs)

# Compile the transformer model
transformer.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy')
# Train the transformer model
transformer.fit(input_data, target_data, epochs=100)

Этот код является примером использования TensorFlow для создания модели языкового перевода на основе преобразователя. В этом примере мы сначала определили слои кодировщика, которые включают в себя слой внедрения, который отображает входные данные в непрерывное векторное пространство, слой позиционного кодирования, который кодирует положение слов, и слой кодировщика преобразования, который изучает представления исходного языка. . Точно так же мы определили уровни декодера, которые включают в себя уровень внедрения, уровень позиционного кодирования и уровень декодера преобразования, который изучает представления целевого языка.

Мы определили входной и выходной слои, соединив вход со слоями кодировщика и передав выход кодировщика слоям декодера. Затем мы определили полную модель трансформатора, используя входной и выходной слои. Наконец, мы обучили модель трансформатора, используя метод «подгонки», предоставив входные и целевые данные.

Обсуждение основных моделей на основе трансформаторов, таких как BERT, GPT-2 и RoBERTa

BERT (представления двунаправленного кодировщика от преобразователей) — это модель на основе преобразователя, которая обучается на большом массиве текстовых данных и может быть точно настроена для широкого круга задач НЛП.
GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) — это модель на основе преобразователя, которая обучается с использованием генеративной цели и может быть точно настроена для таких задач, как языковой перевод, суммирование текста и генерация текста.
RoBERTa (Robustly Optimized BERT) — это еще одна модель на основе преобразователя, которая основана на BERT, но была дополнительно оптимизирована с использованием таких методов, как более длительное обучение и динамическое маскирование.

Сравнение этих моделей с точки зрения их эффективности в различных задачах НЛП

BERT достиг самых современных результатов в широком спектре задач НЛП, таких как ответы на вопросы, распознавание именованных сущностей и анализ настроений.
GPT-3 продемонстрировал впечатляющие результаты в задачах генерации и завершения текста с возможностью генерировать человекоподобный текст.
RoBERTa также добился хороших результатов в различных задачах NLP, и это рассматривается как улучшение по сравнению с исходной моделью BERT.

BERT: современная модель

Подробное объяснение BERT и его архитектуры

BERT (представления двунаправленного кодировщика от преобразователей) — это модель на основе преобразователя, которая обучается на большом массиве текстовых данных.
Архитектура модели BERT представляет собой многоуровневый преобразователь кодировщика, он обрабатывает входные данные, пропуская их через несколько уровней механизма самоконтроля и слоев нейронной сети с прямой связью.
BERT предварительно обучается на огромном количестве текстовых данных без присмотра, что позволяет ему изучать представления входного текста общего назначения.
Затем предварительно обученную модель BERT можно настроить для конкретных задач НЛП с небольшим объемом размеченных данных.

Обсуждение эффективности BERT в различных задачах НЛП

BERT был предварительно обучен на большом массиве текстовых данных и настроен на широкий спектр задач НЛП, таких как ответы на вопросы, распознавание именованных сущностей и анализ настроений.
Он достиг самых современных результатов в широком диапазоне эталонных тестов НЛП и получил широкое распространение в сообществе НЛП.
Предварительно обученные представления BERT полезны для таких задач, как трансферное обучение, и они использовались для повышения производительности моделей в широком диапазоне задач НЛП.

Точная настройка BERT для конкретных задач

Одним из ключевых преимуществ BERT является то, что его можно тонко настроить на конкретные задачи, используя небольшой объем размеченных данных.
Это позволяет модели изучать представления для конкретных задач, адаптированные к конкретной проблеме.
Тонкая настройка выполняется путем добавления небольшого слоя для конкретной задачи поверх предварительно обученной модели BERT и обучения всей модели с помощью размеченных данных.

Вот пример того, как вы можете использовать модель BERT для задачи классификации текста с помощью TensorFlow 2:

import tensorflow as tf
import transformers

# Load a pre-trained BERT model
bert_model = transformers.TFBertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

# Define the input and output layers
input_ids = tf.keras.layers.Input(shape=(max_length,), dtype=tf.int32, name="input_ids")
outputs = bert_model(input_ids)

# Extract the pooled output
pooled_output = outputs[1]

# Add a classification layer on top
dense = tf.keras.layers.Dense(num_classes, activation='softmax')(pooled_output)

# Define the model
model = tf.keras.models.Model(inputs=input_ids, outputs=dense)

# Freeze the BERT model to reuse the pre-trained weights
model.bert.bert.layer.trainable = False

# Compile the model
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# Train the model
model.fit(input_data, target_data,epochs=100, batch_size=32)

В этом примере мы сначала загружаем предварительно обученную модель BERT, используя библиотеку «трансформеры». Затем мы определяем входной слой как входной слой с формой (max_length) и именем «input_ids». Затем мы передаем входные идентификаторы в модель BERT и извлекаем объединенный вывод из вывода, который представляет собой список из двух элементов, вывод последовательности и объединенный вывод. Выход последовательности имеет форму [batch_size, max_length, hidden_size], а pooled_output имеет форму [batch_size, hidden_size]. После этого мы добавляем плотный слой поверх объединенного вывода с единицами num_classes и функцией активации «softmax», чтобы получить наш прогноз.

Затем мы определяем полную модель и замораживаем модель BERT, поэтому веса предварительно обученной модели не обновляются во время обучения. Мы можем сделать это, используя `model.bert.bert.layer.trainable = False`. Наконец, мы компилируем модель с использованием оптимизатора и функции потерь, в данном случае оптимизатора «адам» и функции потерь «categorical_crossentropy», и обучаем ее, используя метод «подгонки» и предоставляя входные и целевые данные.

Ограничения и будущие работы

BERT, как и другие модели преобразования, имеет некоторые ограничения, такие как высокие требования к вычислительным ресурсам и памяти, а также проблемы с пониманием редких слов, идиоматических выражений и зависимостей на большом расстоянии.
Несмотря на эти ограничения, в этой области продолжаются исследования, направленные на повышение производительности этих моделей, такие как использование более мощных вычислительных ресурсов, эффективных методов сокращения и квантования и т. д.

Заключение

Краткое изложение основных моментов, обсуждавшихся в публикации

В этом посте мы обсудили концепции кодировщиков, автокодировщиков и моделей на основе преобразователей в обработке естественного языка (NLP) и роль, которую они играют в задачах NLP.
Мы рассмотрели важность НЛП и различных приложений НЛП. Мы подробно рассказали об архитектуре преобразователя, механизме внимания и современных моделях НЛП, таких как BERT, GPT-3 и RoBERTa, и о том, как они достигают современная производительность в задачах НЛП.
Мы также обсудили концепцию автоэнкодеров и их применения в НЛП, такие как обучение представлению и обнаружение аномалий.

Будущие направления исследований НЛП

НЛП — это быстро развивающаяся область, и в настоящее время ведутся исследования, направленные на повышение эффективности моделей в широком диапазоне задач НЛП.
Некоторые из будущих направлений исследований НЛП включают разработку более мощных вычислительных ресурсов, эффективных методов сокращения и квантования, а также методов улучшения понимания идиоматических выражений, редких слов и зависимостей на больших расстояниях.
Кроме того, также проводятся исследования мультимодального и многоязычного НЛП, а также интеграции НЛП с другими областями ИИ, такими как компьютерное зрение и распознавание речи, для создания более мощных систем ИИ.

Для получения дополнительной информации свяжитесь со мной -

LinkedIn — https://www.linkedin.com/in/simranjeet97/

Твиттер — https://twitter.com/Itsexceptional1

Гитхаб — https://github.com/simranjeet97

Telegram — https://t.me/freebirdscrew

Дополнительные материалы на PlainEnglish.io.

Подпишитесь на нашу бесплатную еженедельную рассылку новостей. Подпишитесь на нас в Twitter, LinkedIn, YouTube и Discord .

Заинтересованы в масштабировании запуска вашего программного обеспечения? Ознакомьтесь с разделом Схема.

NLP для неспециалистов: как BERT, Transformers и Auto Encoders меняют мир — «Python Code»