Google teatas "TAPAS" lähtekoodi vabastamisest (Müügipakkumised), närvivõrk (tehisintellekt) arendatud sisemiselt, et vastata küsimusele loomulikus keeles ja saate vastuse relatsioonide andmebaasist või arvutustabelist.
TAPAS-is optimaalsete tulemuste saamiseks projekti eest vastutavad arendajad pühendusid 6.2 miljoni paariga närvivõrgu koolitamisele tabel Wikipediast võetud teksti juurde. Selle kontrollimiseks pidi närvivõrk taastama puuduvad sõnad nii tabelites kui ka tekstides, mille jaoks seda ei olnud koolitatud. Taastumise täpsus oli 71,4% võrdluskatse näitas, et närvivõrk annab täpsed või võrreldavad vastused kui konkureerivad algoritmid kõigis kolmes andmekogumis.
TAPASe kohta
Põhimõtteliselt selle projekti eesmärk on osata teavet uurida, töödelda ja kuvada seotud kasutaja loomulikus keeles tehtud päringu tingimustega, hõlbustades suures ulatuses teabe hankimist.
TAPAS-i kasutamise peamine näide on see, kui kasutaja soovib hinnata müügiandmeid, tulusid, taotlusi, muu hulgas. Peale selle peate sellega arvestama TAPAS ei piirdu ainult andmebaasist teabe hankimisega, vaid on võimeline ka arvutusi tegema, otsib algoritm tabelite lahtritest vastust nii otse kui ka liitmis-, keskmistamis- ja muude operaatorite abil, lisaks saab see vastust otsida ka mitme tabeli vahel korraga.
Google ütleb, et tapased edestavad või vastavad kolmele avatud lähtekoodiga algoritmile relatsiooniandmete analüüsimiseks. Tapase suutlikkus konkreetseid elemente suurtest andmekogudest välja võtta võib samuti aidata reageerimisvõimalusi parandada.
Aluspõhja, Tapas kasutatakse BERTi loomuliku keele töötlemise tehnika variatsiooni kasutatakse Google'i mootori tehtud otsingutel.
BERT tagab suurema täpsuse kui traditsiooniline lähenemine sest see võimaldab tehisintellektil hinnata tekstijada mitte ainult vasakult paremale või paremalt vasakule, nagu on tavaks, vaid teeb mõlemat korraga.
Google'i TAPASi jaoks rakendatud versioon võimaldab AI-l arvestada mitte ainult kasutajate püstitatud küsimust ja andmeid, mida nad soovivad pärida, vaid ka nende relatsioonitabelite struktuuri, milles andmeid hoitakse.
Kuidas installida TAPAS Linuxi?
Kuna TAPAS on sisuliselt BERT-mudel ja seetõttu on sellel samad nõuded. See tähendab, et suurt mudelit saab koolitada järjestuse pikkusega 512, mis nõuab TPU-d.
TAPAS-i installimiseks Linuxis vajame protokolli kompilaatorit, mida võib leida enamikust Linuxi distributsioonidest.
Debianis, Ubuntus ja nende tuletistes saame kompilaatori installida järgmise käsuga:
sudo apt-get install protobuf-compiler
Arch Linuxi, Manjaro, Arco Linuxi või mõne muu Arch Linuxi derivaadi puhul installime koos:
sudo pacman -S protobuf
Nüüd peame TAPAS-i installimiseks lihtsalt hankima lähtekoodi ja kompileerima järgmiste käskudega:
git clone https://github.com/google-research/tapas
cd tapas
pip install -e .
Testipaketi käitamiseks kasutame toksikogumit, mida saab käivitada helistades:
pip install tox
tox
Siit alates tuleb tehisintellekti koolitada huvipakkuvas valdkonnas. Küll mõnda koolitatud mudelit pakutakse GitHubi hoidlas.
Lisaks saate kasutada erinevaid konfiguratsioonivõimalusi, näiteks valikut max_seq_length lühemate järjestuste loomiseks. See vähendab täpsust, kuid muudab ka mudeli GPU-d treenitavaks. Teine võimalus on vähendada partii suurust (rongi_partii_suurus), kuid see mõjutab tõenäoliselt ka täpsust.
Lõpuks, kui soovite selle kohta rohkem teada saada Selle tehisintellekti kohta saate vaadata kasutamise üksikasju, täitmist ja muud teavet Järgmisel lingil.