A Google bejelentette a "TAPAS" forráskódjának kiadását (Táblaelemzés), egy neurális hálózat (mesterséges intelligencia) belsőleg alakult ki annak érdekében, hogy természetes kérdésre válaszolhassunk egy kérdésre és megkaphatja a választ egy relációs adatbázisból vagy táblázatból.
Az optimális eredmények elérése érdekében a TAPAS-ban a projektért felelős fejlesztők elkötelezték magukat az ideghálózat kiképzésére 6.2 millió párral táblázat a Wikipédiából átvett szöveghez. Az ellenőrzéshez az ideghálózatnak vissza kellett állítania a hiányzó szavakat mind a táblázatokban, mind azokban a szövegekben, amelyekben nem képezték ki. A helyreállítási pontosság 71,4% volt összehasonlító tesztként kimutatta, hogy az ideghálózat mind a három adathalmazban pontos vagy összehasonlítható válaszokat ad, mint a rivális algoritmusok.
A TAPAS-ról
alapvetően A projekt középpontjában az áll, hogy képes legyen konzultálni, feldolgozni és megjeleníteni az információkat a felhasználó által természetes nyelven készített lekérdezés feltételeihez kapcsolódóan, nagyban megkönnyítve az információk megszerzését.
Alapvető példa a TAPAS használatára, ha a felhasználó ki akarja értékelni az értékesítési adatokat, a kéréseket, többek között. Emellett ezt figyelembe kell vennie A TAPAS nemcsak arra korlátozódik, hogy információkat gyűjtsön egy adatbázisból, hanem számításokra is képes, az algoritmus a táblák celláiban keresi a választ mind közvetlenül, mind az összeadás, az átlagolás és más operátorok segítségével, emellett egyszerre több táblázat között is megkeresheti a választ.
A Google azt mondja, hogy a tapas túllépi vagy megfelel az első három nyílt forráskódú algoritmusnak a relációs adatok elemzésére. Tapas azon képessége, hogy bizonyos elemeket kivonjon a nagy adattárakból, szintén javíthatja a válaszadási képességeket.
Underhood, A tapas a BERT természetes nyelv feldolgozásának egyik változatát alkalmazza a Google motor által végzett keresések során használják.
A BERT nagyobb pontosságot nyújt, mint a hagyományos megközelítések mert lehetővé teszi az AI számára, hogy a szövegsorozatot nemcsak balról jobbra vagy jobbról balra értékelje, a szokásos gyakorlat szerint, hanem mindkettőt egyszerre teszi.
A Google által a TAPAS számára bevezetett verzió lehetővé teszi az AI számára, hogy ne csak a felhasználók által feltett kérdést és a lekérdezni kívánt adatokat vegye figyelembe, hanem az relációs táblák felépítését is, amelyekben az adatokat tárolják.
Hogyan telepítsem a TAPAS-t Linux-ra?
feltéve, hogy A TAPAS lényegében egy BERT modell, ezért ugyanazokkal a követelményekkel rendelkezik. Ez azt jelenti, hogy egy nagy modell 512 szekvenciahosszal képezhető, amelyhez TPU szükséges.
A TAPAS telepítése Linuxra szükségünk van a protokollfordítóra, amely a legtöbb Linux disztribúcióban megtalálható.
A Debianban, az Ubuntuban és ezek származékaiban a következő paranccsal telepíthetjük a fordítót:
sudo apt-get install protobuf-compiler
Arch Linux, Manjaro, Arco Linux vagy az Arch Linux bármely más származéka esetén a következőket telepítjük:
sudo pacman -S protobuf
A TAPAS telepítéséhez csak a forráskódot kell beszereznünk, és a fordítást a következő parancsokkal kell végrehajtanunk:
git clone https://github.com/google-research/tapas
cd tapas
pip install -e .
És a tesztcsomag futtatásához a tox könyvtárat használjuk, amely a következő hívással futtatható:
pip install tox
tox
Innentől kezdve a mesterséges intelligenciát ki kell képezni az érdeklődésre számot tartó területen. Bár néhány képzett modellt kínálnak a GitHub tárházban.
Ezenkívül különböző konfigurációs lehetőségeket is használhat, például az opciót max_seq_length rövidebb szekvenciák létrehozására. Ez csökkenti a pontosságot, de a modell GPU-ját is képezhetővé teszi. Egy másik lehetőség a köteg méretének csökkentése (vonat_batch_size), de ez valószínűleg befolyásolja a pontosságot is.
Végül, ha többet szeretne tudni róla Az AI-ről ellenőrizheti a használat, a végrehajtás és egyéb információk részleteit A következő linken.