ELMo Bağlamsal Yerleştirmeler
ELMo (Dil Modellerinden Yerleştirme), her kelimeye cümlesine göre şekillenen bir temsil veren 2018'deki çığır açıcı bir gelişmeydi; dolayısıyla 'nehir kıyısı'ndaki 'banka', 'tasarruf bankası'ndaki 'banka'dan farklıdır. Statik kelime vektörlerinden bağlama duyarlı NLP'ye geçişe işaret ediyordu.
Derin Dalış
Allen Yapay Zeka Enstitüsü araştırmacıları tarafından tanıtılan ELMo (Peters ve diğerleri, 2018), milyarlarca kelimeden oluşan bir derlem üzerinde eğitilmiş derin, çift yönlü bir LSTM dil modeli aracılığıyla bir cümleyi çalıştırarak kelime temsilleri üretir. Kelime başına bir sabit vektör atayan Word2Vec veya GloVe'den farklı olarak ELMo, çevredeki bağlama dayalı olarak her oluşum için yeni bir vektör hesaplar. En önemlisi, ELMo tüm dahili LSTM katmanlarını yalnızca üst katmanı kullanmak yerine öğrenilmiş, göreve özel ağırlıklar aracılığıyla birleştirir. Alt katmanlar sözdizimini (konuşmanın bir kısmı, yapı) yakalama eğilimindeyken, daha yüksek katmanlar anlambilimi ve sözcük anlamını yakalar. ELMo'nun mevcut modellere eklenmesi, soru yanıtlama, duygu analizi ve adlandırılmış varlık tanıma dahil olmak üzere altı kıyaslama görevinde büyük kazanımlar sağladı.
Teknik Bilgi
ELMo iki LSTM'yi bir araya getirir: bir sonraki kelimeyi tahmin eden bir ileri dil modeli ve bir önceki kelimeyi tahmin eden bir geri dil modeli, her biri karakter düzeyindeki CNN girişleri üzerindedir (böylece görünmeyen kelimeleri işler). Aşağı yönlü bir görev için ELMo, tamamı ince ayar sırasında öğrenilen, softmax ile normalleştirilmiş ağırlıklar artı bir skaleri kullanarak katman temsillerini daraltır. Bu, her görevin önceden eğitilmiş dondurulmuş biLM'den ne kadar sözdizimsel ve anlamsal sinyal istediğine karar verebileceği anlamına gelir.
Stratejik Etki
Speed and scale
Dil iş akışları tutarlılıktan ödün vermeden daha hızlı ilerleyebilir.
Access and reach
Diller ve iletişim tarzları arasında erişimi genişletir.
Daha net kararlar
Otomasyon tekrarlamayı yönetirken ekipler karar vermeye daha fazla zaman ayırabilir.
ELMo Bağlamsal Yerleştirmelerin Geleceği
ELMo'nun temel fikri olan dil modeli ön eğitiminden bağlamsal temsiller temel haline geldi, ancak tekrarlayan LSTM mimarisi, 2018'in sonlarında tüm cümleleri paralel olarak okuyan ve çok daha iyi ölçeklendiren BERT gibi Transformer tabanlı modeller tarafından hızla gölgede bırakıldı. Günümüzde ELMo çoğunlukla tarihsel ve eğitimsel öneme sahiptir, ancak karakter-CNN girdi yönetimi ve katman ağırlıklandırma fikirleri hâlâ düşük kaynaklı ve morfolojik açıdan zengin dillerdeki özel yerleştirme çalışmalarını etkilemektedir.
Gerçek Dünya Uygulaması
Çevresindeki kelimelere dayanarak 'Washington'ın bir kişiye, eyalete veya şehre atıfta bulunup bulunmadığını söylemesi gereken adlandırılmış varlık tanıma sistemlerinin geliştirilmesi
'Hasta' ifadesinin 'kendimi hasta hissediyorum' ifadesinde olumsuz, argoda 'bu iğrenç' ifadesinde olumlu anlamına geldiğini tespit ederek duygu analizini güçlendirmek
Okuyucuya bağlama duyarlı belirteç vektörleri besleyerek SQuAD karşılaştırmasındaki soru yanıtlama sistemlerinin geliştirilmesi
'Bitki' gibi çok anlamlı kelimelerin verilen bağlamı doğru şekilde çevirmesi için makine çevirisinde kelime anlamlarının belirsizliği ortadan kaldırılıyor
Riskler ve Korkuluklar
Halüsinasyonlu gerçekler sessizce raporlara, destek akışlarına veya araştırma çıktılarına girebilir.
İstem hassasiyeti, benzer istekler arasında tutarsız sonuçlar yaratabilir.
Erişim kontrolleri zayıfsa hassas metin verileri açığa çıkabilir.
Uygulama Yol Haritası
Kullanıma sunmadan önce çıktı formatını, tonunu ve kalite standartlarını tanımlayın.
Doğruluğun önemli olduğu durumlarda güvenilir kaynaklarla zemin müdahaleleri.
Yüksek riskli çıktılar için insan incelemesi kontrol noktası bulundurun.
Arıza modellerini takip edin ve istemleri veya iş akışlarını düzenli olarak yeniden eğitin.
Keşfetmeye Devam Edin
Free newsletter
Get the daily AI briefing
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Take the ELMo Contextual Embeddings quiz
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
Next guide
Kelime Gömmeleri
Sık sorulan sorular
What is ELMo Contextual Embeddings?
ELMo (Dil Modellerinden Yerleştirme), her kelimeye cümlesine göre şekillenen bir temsil veren 2018'deki çığır açıcı bir gelişmeydi; dolayısıyla 'nehir kıyısı'ndaki 'banka', 'tasarruf bankası'ndaki 'banka'dan farklıdır. Statik kelime vektörlerinden bağlama duyarlı NLP'ye geçişe işaret ediyordu.
ELMo ile Word2Vec gibi önceki yerleştirmeler arasındaki temel fark nedir?
ELMo bağlamsal yerleştirmeler üretir: Word2Vec'in kelime başına tek sabit vektörünün aksine, bir kelimenin vektörü çevreleyen cümleye göre değişir.
ELMo metni okumak için hangi sinir mimarisini kullanıyor?
ELMo, dizileri tekrar tekrar işleyen, dil modeli olarak eğitilmiş derin, çift yönlü bir LSTM üzerine kurulmuştur.
ELMo, aşağı yönlü bir görev için dahili katmanlarını nasıl birleştirir?
ELMo, tüm biLM katmanlarını birleştirmek için göreve özgü softmax ile normalleştirilmiş ağırlıkları öğrenir ve her görevin gerektiği gibi sözdizimi veya anlambilimi vurgulamasına olanak tanır.
ELMo, görünmeyen sözcükleri işlemek için giriş birimleri olarak neyi kullanıyor?
ELMo, karakter düzeyindeki bir CNN'den kelime girişleri oluşturur, böylece eğitim sırasında hiç görmediği kelimeleri temsil edebilir.
ELMo yaklaşık olarak ne zaman ve kim tarafından tanıtıldı?
ELMo, 2018 yılında Peters ve diğerleri tarafından yayınlandı. Allen Yapay Zeka Enstitüsü'nde (AI2).