Transformer Yapay Zekası

Transformer Yapay Zekası: Doğal Dil İşleme İçin Bir Dönüm Noktası

Yapay zeka alanında yaşanan son dönem ilerlemeleri, özellikle doğal dil işleme (NLP) alanında yeni teknolojilerin ortaya çıkmasına yol açmıştır. Bu teknolojilerden biri de Transformer yapay zeka modelidir. 2017 yılında Google tarafından geliştirilen bu model, dil çevirisi ve NLP gibi alanlarda çığır açmıştır.

Mimari

Transformer, önceki modellerin başarılarını aşmak için geliştirilmiş bir sinir ağı mimarisine dayanmaktadır. Birçok dil modelinin aksine, tek bir büyük sinir ağı yerine, birbirine bağlı birçok tekrarlayan birim içerir. Bu mimari, uzun mesafeli bağımlılıkları ele almak ve büyük miktarda metin verisini işlemek için son derece etkilidir.

Self-Attention Mekanizması

Transformer'ın ana bileşeni, self-attention mekanizmasıdır. Bu mekanizma, her bir girdi kelimesinin diğer tüm kelimelerle olan ilişkisini hesaplar. Bu sayede, belirli bir kelimenin anlamını anlamak için bağımlılıkların uzun mesafelerde nasıl işlenebileceğini sağlar.

Encoder ve Decoder

Transformer, bir kodlayıcı ve bir çözücüden oluşur. Kodlayıcı, giriş cümlesini bir dizi vektör haline getirirken, çözücü, bu vektörleri hedef cümleye çevirir. Her iki kısım da birçok katman içerir ve her katmanın kendi self-attention ve tam bağlantı (fully connected) katmanları vardır.

Öz Yeniden Dikkat Mekanizması (Self-Attention)

Bu mekanizma, her kelimenin diğer tüm kelimelerle ilişkisini dikkate alarak kendi ağırlıklı ortalamasını hesaplar. Bu, bir kelimenin anlamını anlamak için gerekli olan bağımlılıkların uzun mesafelerde nasıl işlenebileceğini sağlar.

Çoklu Kafa Dikkat (Multi-Head Attention)

Transformer, her bir self-attention katmanında çoklu başlıklı dikkat kullanır. Bu, her kelimenin farklı bağlamsal bilgilerini öğrenmek için dikkatin farklı yollarını kullanmasını sağlar.

Katman Normalleme (Layer Normalization)

Her self-attention ve tam bağlantı katmanı, katman normalleme adı verilen bir işlemle normalize edilir. Bu, eğitim sırasında daha istikrarlı bir öğrenme sağlar.

Positional Encoding

Transformer modeli, metnin sıralı bir dizi olduğunu unutmamak için her kelimeye pozisyonel kodlama ekler. Bu, modelin bir kelimenin konumunu da dikkate almasını sağlar.

Öğrenme

Transformer modeli, büyük miktarda metin verisi üzerinde eğitilir. Eğitim sırasında, model, giriş cümlesinden hedef cümleye kadar olan eşleştirmeleri öğrenir.

Sonuç olarak, Transformer modeli, uzun mesafeli bağımlılıkları ele almak için etkili bir şekilde çalışan ve büyük miktarda metin verisini işleyen bir yapay zeka modelidir. Bu nedenle, çeviri, özetleme, soru cevaplama ve diğer doğal dil işleme görevlerinde yaygın olarak kullanılmaktadır.