Google Sesli Arama
Google, AI araştırmalarının öncülerinden biridir ve projelerinin birçoğu dikkatleri üzerinize topladı. AlphaZero Google'ın Derin Düşünce ekibi, programın karmaşık oyunları kendi başına (İnsan Eğitimi ve Müdahalesi Olmadan) öğrenme becerisi nedeniyle yapay zeka araştırmasında bir dönüm noktası oldu. Google ayrıca, Doğal Dil İşleme Programları (NLP'ler), Google Asistan’ın insan konuşmasını anlama ve işleme konusundaki verimliliğinin arkasındaki nedenlerden biridir.
Google kısa süre önce üç yeni Çok dilli modülleri KULLANIN ve anlamsal olarak benzer metinleri almak için daha çok dilli modeller sağlar.
İlk iki modül, anlamsal olarak benzer metinleri almak için çok dilli modeller sağlar; biri geri alma performansı için optimize edilmiş, diğeri ise hız ve daha az bellek kullanımı için optimize edilmiştir. Üçüncü model, soru-cevap alma on altı dilde (USE-QA) ve tamamen yeni bir KULLANIM uygulamasını temsil eder. Üç çok dilli modülün tümü, bir çok görevli çift kodlayıcı çerçevesi , İngilizce için orijinal USE modeline benzer şekilde, geliştirmek için geliştirdiğimiz teknikleri kullanırken ilave marj softmax yaklaşımına sahip çift kodlayıcı . Sadece iyi bir aktarım öğrenme performansını sürdürmek için değil, aynı zamanda anlamsal geri getirme görevlerini de iyi gerçekleştirmek için tasarlanmıştır.
Sistemlerdeki dil işleme, temel sözdizimi ağacının ayrıştırılmasından büyük vektör ilişkilendirme modellerine kadar uzun bir yol kat etti. Metindeki bağlamı anlamak, NLP alanındaki en büyük sorunlardan biridir ve Evrensel Cümle Kodlayıcısı bunu, metni yüksek boyutlu vektörlere dönüştürerek çözer, bu da metin sıralamasını ve gösterimini kolaylaştırır.
UTE İşaretleme Yapısı Kaynağı - Google Blog
Google'a göre, ' Üç yeni modülün tümü, tipik olarak soruların ve cevapların kodlamasını ayrı sinir ağlarına bölen ve milisaniyeler içinde milyarlarca potansiyel cevap arasında arama yapmayı mümkün kılan semantik geri alma mimarisi üzerine inşa edilmiştir. Başka bir deyişle, bu, verilerin daha iyi endekslenmesine yardımcı olur.
' Üç çok dilli modülün tümü, bir çok görevli çift kodlayıcı çerçevesi , İngilizce için orijinal USE modeline benzer şekilde, geliştirmek için geliştirdiğimiz teknikleri kullanırken ilave marj softmax yaklaşımına sahip çift kodlayıcı . Sadece iyi bir aktarım öğrenme performansını sürdürmek için değil, aynı zamanda anlamsal geri getirme görevlerini de iyi gerçekleştirmek için tasarlanmıştır. . ' Softmax işlevi, genellikle vektörleri üsleyerek ve ardından her öğeyi üslü sayıların toplamına bölerek hesaplama gücünden tasarruf etmek için kullanılır.
Anlamsal erişim mimarisi
“Üç yeni modülün tümü, tipik olarak soruların ve cevapların kodlamasını ayrı sinir ağlarına bölen ve milisaniyeler içinde milyarlarca potansiyel cevap arasında arama yapmayı mümkün kılan anlamsal geri getirme mimarileri üzerine inşa edildi. Etkili anlamsal erişim için ikili kodlayıcı kullanmanın anahtarı, beklenen giriş sorgularına yönelik tüm aday cevapları önceden kodlamak ve bunları çözmek için optimize edilmiş bir vektör veritabanında saklamaktır. en yakın komşu sorunu , çok sayıda adayın iyi bir şekilde hızlı bir şekilde aranmasını sağlar hassasiyet ve geri çağırma . '
Bu modülleri TensorFlow Hub'dan indirebilirsiniz. Daha fazla okumak için GoogleAI’nin tamamına bakın Blog yazısı .
Etiketler Google
