Гоогле је најавио објављивање изворног кода „ТАПАС“ (ТАбле ПАрСинг), неуронска мрежа (вештачка интелигенција) развијена интерно како би одговорила на питање природним језиком и добити одговор из релационе базе података или табеле.
Да би се постигли оптимални резултати у ТАПАС-у, програмери задужени за пројекат посветили су се обуци неуронске мреже са 6.2 милиона парова од табеле до текста преузетог са Википедије. Да би верификовала, неуронска мрежа је морала да врати речи које недостају како у табелама, тако и у текстовима на којима није била обучена. Прецизност опоравка била је 71,4% јер је референтни тест показао да неуронска мрежа пружа тачне или упоредиве одговоре од супарничких алгоритама у сва три скупа података.
О ТАПАС-у
Углавном фокус овог пројекта је могућност консултовања, обраде и приказивања информација повезане са условима упита корисника на природном језику, олакшавајући у великој мери добијање информација.
Основни пример употребе ТАПАС-а је ако корисник жели да процени податке о продаји, приходу, захтева, између осталог. Поред тога, то морате узети у обзир ТАПАС није само ограничен на добијање информација из базе података, већ је такође у стању да врши прорачуне, алгоритам тражи одговор у ћелијама табела, и директно и помоћу сабирања, усредњавања и других оператора, уз то такође може истовремено тражити одговор између неколико табела.
Гоогле каже да тапас надмашује или се подудара са прва три алгоритма са отвореним кодом за анализу релационих података. Тапасова способност да извлачи одређене елементе из великих спремишта података такође би могла да се побољша побољшањем могућности одговора.
Под хаубом, Тапас користи варијацију технике обраде природног језика БЕРТ користи се у претрагама које обавља Гооглеов мотор.
БЕРТ пружа већу прецизност од традиционалних приступа јер омогућава АИ да процени секвенцу текста не само слева надесно или здесна налево, као што је то уобичајена пракса, већ истовремено чини и једно и друго.
Верзија коју је Гоогле применио за ТАПАС омогућава АИ да размотри не само питање које постављају корисници и подаци које желе да поставе упит, већ и структуру релационих табела у којима се подаци чувају.
Како инсталирати ТАПАС на Линук?
Од ТАПАС је у основи БЕРТ модел и стога има исте захтеве. То значи да се може обучити велики модел са секвенцом дужине 512 за који ће бити потребан ТПУ.
Да бисте могли да инсталирате ТАПАС на Линук потребан нам је компајлер протокола, који се могу наћи у већини Линук дистрибуција.
У Дебиан, Убунту и њихове деривате, компајлер можемо инсталирати следећом наредбом:
sudo apt-get install protobuf-compiler
У случају Арцх Линук, Мањаро, Арцо Линук или било ког другог деривата Арцх Линук-а, инсталирамо са:
sudo pacman -S protobuf
Сада да бисмо могли да инсталирамо ТАПАС, морамо само да набавимо изворни код и извршимо компилацију са следећим наредбама:
git clone https://github.com/google-research/tapas
cd tapas
pip install -e .
А да бисмо покренули тестни пакет, користимо библиотеку токсова која се може покренути позивањем:
pip install tox
tox
Одавде ће АИ морати да се обучи у области која вас занима. Иако Неки обучени модели нуде се у спремишту ГитХуб.
Поред тога, можете да користите различите опције конфигурације, као што је опција мак_сек_ленгтх за стварање краћих секвенци. Ово ће смањити тачност, али ће такође учинити ГПУ модела одрживим. Друга опција је смањење величине серије (траин_батцх_сизе), али ово ће вероватно утицати и на тачност.
Коначно, ако желите да сазнате више о томе О овом АИ можете да проверите детаље употребе, извршења и друге информације У следећем линку.