ट्रांसफॉर्मर मॉडल: प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में क्रांतिकारी बदलाव

ट्रांसफॉर्मर मॉडल की शुरुआत के साथ हाल के वर्षों में प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) ने महत्वपूर्ण प्रगति की है। ट्रांसफॉर्मर मॉडल, जिसे पहली बार वासवानी और अन्य द्वारा 2017 के पेपर में पेश किया गया था, ओपनएआई द्वारा प्रशिक्षित एक भाषा मॉडल, व्यापक रूप से लोकप्रिय चैटजीपीटी सहित कई अत्याधुनिक एनएलपी मॉडल के लिए रीढ़ बन गया है। इस लेख में, हम यह पता लगाएंगे कि ट्रांसफार्मर मॉडल क्या है, यह कैसे काम करता है और यह एनएलपी में गेम-चेंजर क्यों बन गया है।

ट्रांसफार्मर मॉडल क्या है?

ट्रांसफॉर्मर मॉडल एक प्रकार का न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर है जिसे विशेष रूप से सीक्वेंस-टू-सीक्वेंस सीखने के कार्यों के लिए डिज़ाइन किया गया था, जैसे कि भाषा अनुवाद या पाठ सारांश। पिछले मॉडलों के विपरीत, जो आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क (आरएनएन) पर बहुत अधिक निर्भर थे, ट्रांसफार्मर मॉडल केवल आत्म-ध्यान तंत्र का उपयोग करता है, जो इसे इनपुट अनुक्रम में वैश्विक निर्भरता को अधिक कुशलता से पकड़ने की अनुमति देता है।

यह कैसे काम करता है?

ट्रांसफार्मर मॉडल दो मुख्य भागों से बना है: एनकोडर और डिकोडर। एनकोडर एक इनपुट अनुक्रम लेता है और इसे छिपे हुए अभ्यावेदन के अनुक्रम में परिवर्तित करता है, जहां प्रत्येक प्रतिनिधित्व इनपुट अनुक्रम में एक विशिष्ट स्थिति से मेल खाता है। डिकोडर तब इन छिपे हुए अभ्यावेदन को लेता है और एक आउटपुट अनुक्रम उत्पन्न करता है, जो एक अनुवाद या इनपुट अनुक्रम का सारांश हो सकता है।

ट्रांसफार्मर मॉडल की संरचना

ट्रांसफॉर्मर मॉडल का मुख्य नवाचार आत्म-ध्यान तंत्र के उपयोग में निहित है, जो इसे प्रत्येक स्थिति के प्रतिनिधित्व की गणना करने के लिए इनपुट अनुक्रम में सभी पदों में भाग लेने की अनुमति देता है। यह आरएनएन के विपरीत है, जो इनपुट अनुक्रम को क्रमिक रूप से संसाधित करता है, और इसलिए लंबी दूरी की निर्भरता के साथ संघर्ष कर सकता है। एक साथ सभी पदों पर ध्यान देकर, ट्रांसफॉर्मर मॉडल वैश्विक निर्भरताओं को अधिक कुशलता से पकड़ सकता है, जिससे अनुक्रम-से-अनुक्रम सीखने के कार्यों पर बेहतर प्रदर्शन होता है।

यह एनएलपी में गेम-चेंजर क्यों है?

ट्रांसफॉर्मर मॉडल ने एनएलपी में कई तरह से क्रांति ला दी है। सबसे पहले, इसने एनएलपी कार्यों की एक विस्तृत श्रृंखला, जैसे मशीन अनुवाद, पाठ सारांश और भाषा मॉडलिंग पर प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार किया है। यह पिछले मॉडलों की तुलना में अधिक कुशलता से इनपुट अनुक्रम में वैश्विक निर्भरता को पकड़ने की क्षमता के कारण है।

दूसरा, ट्रांसफॉर्मर मॉडल ने बहुत बड़े भाषा मॉडल को प्रशिक्षित करना संभव बना दिया है, जैसे GPT-3 मॉडल, जिसमें 175 बिलियन पैरामीटर हैं। इसने भाषा मॉडल के विकास के लिए अनुमति दी है जो चैटजीपीटी जैसे पाठ संकेतों के लिए मानव-जैसी प्रतिक्रियाएं उत्पन्न कर सकता है।