Google je objavil objavo izvorne kode "TAPAS" (TABELA PARSing), nevronska mreža (umetna inteligenca) razviti interno, da bi odgovorili na vprašanje v naravnem jeziku odgovor dobite iz relacijske baze podatkov ali preglednice.
Da bi dosegli optimalne rezultate v TAPAS, razvijalci, odgovorni za projekt, so se posvetili usposabljanju nevronske mreže s 6.2 milijona parov od tabele do besedila, vzetega iz Wikipedije. Za preverjanje je morala nevronska mreža obnoviti manjkajoče besede tako v tabelah kot v besedilih, v katerih ni bila usposobljena. Natančnost izterjave je bila 71,4% ker je primerjalni test pokazal, da nevronska mreža zagotavlja natančne ali primerljive odgovore kot rivalski algoritmi v vseh treh nizih podatkov.
O podjetju TAPAS
V bistvu poudarek tega projekta je na tem, da se lahko posvetuje, obdela in prikaže informacije povezane s pogoji poizvedbe uporabnika v naravnem jeziku, ki v velikem obsegu olajša pridobivanje informacij.
Osnovni primer uporabe sistema TAPAS je, če želi uporabnik oceniti prodajne podatke, dohodek, med drugim zahteva. Poleg tega morate to upoštevati TAPAS ni omejen samo na pridobivanje informacij iz baze podatkov, temveč je sposoben izvajati tudi izračune, algoritem išče odgovor v celicah tabele, tako neposredno kot s pomočjo operatorjev seštevanja, povprečenja in drugih, poleg tega pa lahko istočasno išče tudi odgovor med več tabelami.
Google pravi, da tapas presega ali se ujema z najboljšimi tremi odprtokodnimi algoritmi za analizo relacijskih podatkov. Tapasova sposobnost, da iz velikih skladišč podatkov izvleče določene elemente, bi lahko tudi izboljšala odzivne zmogljivosti.
Underhood, Tapas uporablja različico tehnike obdelave naravnega jezika BERT uporablja pri iskanju z Googlovim mehanizmom.
BERT zagotavlja večjo natančnost kot tradicionalni pristopi ker umetni inteligenci omogoča, da zaporedje besedila oceni ne le od leve proti desni ali od desne proti levi, kot je običajna praksa, temveč hkrati oboje.
Različica, ki jo je Google uvedel za TAPAS, omogoča AI, da upošteva ne le vprašanje, ki ga postavljajo uporabniki, in podatke, ki jih želijo poizvedovati, temveč tudi strukturo relacijskih tabel, v katerih so podatki shranjeni.
Kako namestiti TAPAS na Linux?
Od takrat TAPAS je v bistvu model BERT in ima zato enake zahteve. To pomeni, da je mogoče izuriti velik model z dolžino zaporedja 512, za kar bo potreben TPU.
Če želite namestiti TAPAS na Linux potrebujemo prevajalnik protokolov, ki jih najdemo v večini distribucij Linuxa.
V Debian, Ubuntu in izpeljanke le-teh lahko prevajalnik namestimo z naslednjim ukazom:
sudo apt-get install protobuf-compiler
V primeru Arch Linux, Manjaro, Arco Linux ali katerega koli drugega derivata Arch Linux nameščamo z:
sudo pacman -S protobuf
Zdaj, da lahko namestimo TAPAS, moramo samo pridobiti izvorno kodo in izvesti prevajanje z naslednjimi ukazi:
git clone https://github.com/google-research/tapas
cd tapas
pip install -e .
Za zagon preizkusne zbirke uporabimo strupeno knjižnico, ki jo lahko zaženemo s klicem:
pip install tox
tox
Od tu bo treba umetno inteligenco usposobiti za področje, ki nas zanima. Pa čeprav Nekateri izurjeni modeli so na voljo v skladišču GitHub.
Poleg tega lahko uporabite različne možnosti konfiguracije, na primer možnost max_seq_length za ustvarjanje krajših zaporedij. To bo zmanjšalo natančnost, hkrati pa bo model GPU omogočil tudi usposabljanje. Druga možnost je zmanjšati velikost serije (train_batch_size), vendar bo to verjetno vplivalo tudi na natančnost.
Končno, če želite vedeti več o tem O tej AI lahko preverite podrobnosti uporabe, izvedbe in druge informacije V naslednji povezavi.