Google ประกาศเปิดตัวซอร์สโค้ดของ "TAPAS" (ตารางพาร์ซิง) เครือข่ายประสาท (ปัญญาประดิษฐ์) พัฒนาขึ้นภายในเพื่อตอบคำถามในภาษาธรรมชาติ และรับคำตอบจากฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์หรือสเปรดชีต
เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดใน TAPAS นักพัฒนาที่รับผิดชอบโครงการทุ่มเทตัวเองเพื่อฝึกอบรมเครือข่ายประสาทเทียมที่มีคู่ 6.2 ล้านคู่ ตารางเป็นข้อความที่นำมาจาก Wikipedia ในการตรวจสอบเครือข่ายประสาทต้องเรียกคืนคำที่หายไปทั้งในตารางและในข้อความที่ไม่ได้รับการฝึกฝน ความแม่นยำในการฟื้นตัวคือ 71,4% จากการทดสอบเกณฑ์มาตรฐานพบว่าโครงข่ายประสาทเทียมให้คำตอบที่ถูกต้องหรือเทียบเคียงได้ดีกว่าอัลกอริทึมของคู่แข่งในชุดข้อมูลทั้งสาม
เกี่ยวกับ TAPAS
เป็นพื้น จุดเน้นของโครงการนี้คือสามารถให้คำปรึกษาประมวลผลและแสดงข้อมูลได้ เกี่ยวข้องกับเงื่อนไขของข้อความค้นหาที่สร้างโดยผู้ใช้ในภาษาธรรมชาติซึ่งช่วยอำนวยความสะดวกในการรับข้อมูลจำนวนมาก
ตัวอย่างพื้นฐานของการใช้ TAPAS คือหากผู้ใช้ต้องการประเมินข้อมูลการขายรายได้ คำขอเหนือสิ่งอื่นใด นอกจากนั้นคุณต้องคำนึงถึงสิ่งนั้นด้วย TAPAS ไม่ได้ จำกัด เฉพาะการรับข้อมูลจากฐานข้อมูลเท่านั้น แต่ยังสามารถคำนวณได้อีกด้วยอัลกอริทึมจะค้นหาคำตอบในเซลล์ตารางทั้งโดยตรงและโดยการบวกค่าเฉลี่ยและตัวดำเนินการอื่น ๆ นอกจากนั้นยังสามารถค้นหาคำตอบระหว่างตารางหลายตารางได้ในเวลาเดียวกัน
Google กล่าวว่า Tapas มีประสิทธิภาพเหนือกว่าหรือตรงกับอัลกอริทึมโอเพ่นซอร์สสามอันดับแรก เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ความสามารถของ Tapas ในการแยกองค์ประกอบเฉพาะจากที่เก็บข้อมูลขนาดใหญ่ยังสามารถช่วยเพิ่มความสามารถในการตอบสนองได้
ต่ำต้อย Tapas ใช้เทคนิคการประมวลผลภาษาธรรมชาติของ BERT ในรูปแบบต่างๆ ใช้ในการค้นหาที่ดำเนินการโดยเครื่องมือ Google
BERT ให้ความแม่นยำมากกว่าวิธีการดั้งเดิม เนื่องจากช่วยให้ AI สามารถประเมินลำดับข้อความไม่เพียง แต่จากซ้ายไปขวาหรือขวาไปซ้ายเหมือนแบบฝึกหัดปกติ แต่ทำทั้งสองอย่างในเวลาเดียวกัน
เวอร์ชันที่ Google ใช้สำหรับ TAPAS ช่วยให้ AI ไม่เพียง แต่พิจารณาคำถามที่เกิดจากผู้ใช้และข้อมูลที่พวกเขาต้องการสอบถามเท่านั้น แต่ยังรวมถึงโครงสร้างของตารางเชิงสัมพันธ์ที่เก็บข้อมูลไว้ด้วย
จะติดตั้ง TAPAS บน Linux ได้อย่างไร?
ที่กำหนดว่า TAPAS โดยพื้นฐานแล้วเป็นแบบจำลอง BERT ดังนั้นจึงมีข้อกำหนดเหมือนกัน. ซึ่งหมายความว่าสามารถฝึกโมเดลขนาดใหญ่ที่มีความยาวลำดับที่ 512 ซึ่งจะต้องใช้ TPU
เพื่อให้สามารถติดตั้ง TAPAS บน Linux เราต้องการคอมไพเลอร์โปรโตคอล ซึ่งสามารถพบได้ในลีนุกซ์ส่วนใหญ่
ใน Debian, Ubuntu และอนุพันธ์เหล่านี้เราสามารถติดตั้งคอมไพเลอร์ด้วยคำสั่งต่อไปนี้:
sudo apt-get install protobuf-compiler
ในกรณีของ Arch Linux, Manjaro, Arco Linux หรืออนุพันธ์อื่น ๆ ของ Arch Linux เราจะติดตั้งด้วย:
sudo pacman -S protobuf
ตอนนี้ในการติดตั้ง TAPAS เราต้องได้รับซอร์สโค้ดและคอมไพล์ด้วยคำสั่งต่อไปนี้:
git clone https://github.com/google-research/tapas
cd tapas
pip install -e .
และในการเรียกใช้ชุดทดสอบเราใช้ห้องสมุดสารพิษซึ่งสามารถเรียกใช้โดยการโทร:
pip install tox
tox
จากนี้ AI จะต้องได้รับการฝึกฝนในด้านที่สนใจ แม้ว่า โมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมบางรุ่นมีให้ในที่เก็บ GitHub
นอกจากนี้คุณสามารถใช้ตัวเลือกการกำหนดค่าต่างๆเช่นตัวเลือก max_seq_length เพื่อสร้างลำดับที่สั้นลง สิ่งนี้จะลดความแม่นยำ แต่ยังทำให้ GPU รุ่นสามารถฝึกอบรมได้ด้วย อีกทางเลือกหนึ่งคือการลดขนาดแบทช์ (train_batch_size) แต่สิ่งนี้จะส่งผลต่อความแม่นยำเช่นกัน
สุดท้ายนี้หากคุณต้องการทราบข้อมูลเพิ่มเติม เกี่ยวกับ AI นี้คุณสามารถตรวจสอบรายละเอียดการใช้งานการดำเนินการและข้อมูลอื่น ๆ ในลิงค์ต่อไปนี้.