AI解析：Transformer模型解码人类语言 | PYMNTS.com
作者：PYMNTS
变压器模型正在通过掌握人类语言的细微之处来改变企业与客户互动、分析市场和优化运营的方式。
一个变压器模型是一种处理和理解语言的人工智能。它通过将文本分解成更小的部分并分析它们之间的关系来工作。可以将其想象为一个超级聪明的阅读者，能够迅速掌握单词的意义和上下文。
这些模型从文本数据中学习模式，从而能够预测句子中的下一个可能的单词或回答问题。它们被称为“转换器”因为它们将输入文本转化为有用的信息。
变压器模型驱动了许多AI语言工具，如聊天机器人并提供翻译服务。它们通过使机器能够以惊人的准确性和流畅度理解和生成类似人类的文本，彻底改变了自然语言处理。
本质上，Transformer模型代表了处理如文本这类序列数据的先前方法的一次飞跃。与以前的方法逐词处理文本不同，Transformer可以同时分析整个序列。这种并行化是通过一种叫做“的机制实现的。自注意力机制“”，允许模型权衡句子中不同词语之间的相对重要性。
Transformer在行动
客户服务中心聊天机器人由GPT提供动力的系统现在可以进行更自然、上下文感知的对话，从而在提高用户体验的同时减少运营成本。同时，将BERT集成到谷歌它的搜索算法增强了理解用户查询的能力，这对于依赖搜索引擎优化来接触客户的公司来说是一个利好。
Transformer模型不仅应用于文本处理。在电子商务中，视觉 transformer(ViT)模型正在提升图像分类能力，使产品识别和分类更加准确。这项技术增强了视觉搜索功能，允许客户通过上传图片来查找商品，从而简化了购物体验。
制药行业的研究人员使用变压器模型来加速药物发现. 通过预测蛋白质序列的语法，这些模型有助于识别潜在的新治疗化合物快速地，可能减少将新药推向市场的时间和成本。
在软件开发中， GitHub's 的副驾，由驱动开放人工智能（OpenAI）的代码库Copilot 正在改变程序员的工作方式。通过根据自然语言描述生成代码片段和整个函数，Copilot 提高了开发者的生产力，并有可能降低编码的入门门槛。
扩容
变压器模型的一个显著特征是它们能够通过扩大规模来提高性能。这一现象通常被称为“缩放定律“更大的模型具有更多的参数，并且在更多数据上进行训练的模型，在广泛的任务范围内往往表现更好。”GPT-3，它拥有1750亿参数，体现了这一趋势。其规模使其能够执行任务它并没有经过明确训练称为“的特性之一是Few-shot学习.”
然而，并不清楚Transformer模型是否能永远推动人工智能的发展。效率仍然是一个担忧。虽然Transformer在并行化方面表现出色，但它们的计算需求会随着输入长度的增长而呈二次方增长，这限制了它们处理非常长序列的能力。这对于需要分析长篇文档的应用程序（如法律合同或全面的市场报告）来说，这可能是一个特别的挑战。
研究人员正在积极工作以应对这些挑战。方法如稀疏注意力机制机制旨在提高效率，而技术用于模型蒸馏力求创建更小、更易管理的大模型版本而不损失性能。
随着Transformer模型的发展，它们有望在各行各业的业务运营中发挥核心作用。从更自然的客户互动到加速产品开发和更准确的市场预测，这些多功能神经网络的影响才刚刚开始显现。得以实现.
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