Google je najavio objavljivanje izvornog koda "TAPAS" (TABLICA PArSing), neuronska mreža (umjetna inteligencija) razvijen iznutra kako bi odgovorio na pitanje prirodnim jezikom i odgovor dobiti iz relacijske baze podataka ili proračunske tablice.
Da bi se postigli optimalni rezultati u TAPAS-u, programeri zaduženi za projekt posvetili su se treniranju neuronske mreže sa 6.2 milijuna parova tablica uz tekst preuzet sa Wikipedije. Da bi provjerila, neuronska mreža morala je vratiti riječi koje nedostaju i u tablicama i u tekstovima na kojima nije bila obučena. Preciznost oporavka bila je 71,4% jer je referentni test pokazao da neuronska mreža daje točne ili usporedive odgovore od suparničkih algoritama u sva tri skupa podataka.
O TAPAS-u
u osnovi fokus ovog projekta je mogućnost savjetovanja, obrade i prikazivanja informacija povezane s uvjetima upita korisnika na prirodnom jeziku, olakšavajući u velikoj mjeri dobivanje informacija.
Osnovni primjer upotrebe TAPAS-a je ako korisnik želi procijeniti podatke o prodaji, prihodu, zahtjeva, između ostalog. Osim toga, to morate uzeti u obzir TAPAS nije samo ograničen na dobivanje podataka iz baze podataka, već je također u stanju izvoditi izračune, algoritam traži odgovor u ćelijama tablica, izravno i pomoću zbrajanja, usrednjavanja i drugih operatora, uz to također može istovremeno tražiti odgovor između nekoliko tablica.
Google kaže da tapas nadmašuje ili se podudara s prva tri algoritma s otvorenim kodom analizirati relacijske podatke. Tapasova sposobnost izdvajanja određenih elemenata iz velikih spremišta podataka također bi se mogla pospješiti poboljšanju mogućnosti odgovora.
Underhood, Tapas koristi varijaciju tehnike obrade prirodnog jezika BERT koristi se u pretragama koje provodi Googleov motor.
BERT pruža veću preciznost od tradicionalnih pristupa jer AI omogućuje procjenu tekstnog niza ne samo slijeva udesno ili zdesna ulijevo, kao što je to uobičajena praksa, već istovremeno čini oboje.
Verzija koju je Google implementirao za TAPAS omogućuje AI da razmotri ne samo pitanje koje postavljaju korisnici i podaci koje žele pitati, već i strukturu relacijskih tablica u kojima se podaci pohranjuju.
Kako instalirati TAPAS na Linux?
S obzirom da TAPAS je u osnovi BERT model i stoga ima iste zahtjeve. To znači da se može obučiti veliki model s duljinom sekvence 512 za što će biti potreban TPU.
Da biste mogli instalirati TAPAS na Linux potreban nam je sastavljač protokola, koji se mogu naći u većini Linux distribucija.
U Debian, Ubuntu i njihove derivate, kompajler možemo instalirati sljedećom naredbom:
sudo apt-get install protobuf-compiler
U slučaju Arch Linux, Manjaro, Arco Linux ili bilo koji drugi derivat Arch Linuxa, instaliramo sa:
sudo pacman -S protobuf
Sada, da bismo instalirali TAPAS, samo moramo dobiti izvorni kod i kompajlirati sa sljedećim naredbama:
git clone https://github.com/google-research/tapas
cd tapas
pip install -e .
A da bismo pokrenuli testni paket, koristimo knjižnicu toksina koju možemo pokrenuti pozivom:
pip install tox
tox
Odavde će se AI morati obučavati u području od interesa. Iako neki obučeni modeli nude se u spremištu GitHub.
Osim toga, možete koristiti različite opcije konfiguracije, poput opcije max_seq_length za stvaranje kraćih sekvenci. To će smanjiti točnost, ali će također model učiniti GPU-om osposobljivim. Druga je mogućnost smanjiti veličinu serije (vlak_batch_size), ali to će vjerojatno utjecati i na točnost.
Napokon ako želite znati više o tome O ovom AI možete provjeriti detalje upotrebe, izvršenja i druge informacije U sljedećem linku.