Google оголосив про вихід вихідного коду "TAPAS" (ТАБЛИЦЯ PARSing), нейронна мережа (штучний інтелект) розроблений внутрішньо для того, щоб відповісти на питання природною мовою і отримати відповідь із реляційної бази даних або електронної таблиці.
Для отримання оптимальних результатів у TAPAS, розробники, відповідальні за проект, присвятили себе навчанню нейронної мережі з 6.2 мільйонами пар таблиця до тексту взято з Вікіпедії. Для перевірки нейронна мережа повинна була відновити відсутні слова як у таблицях, так і в текстах, в яких вона не була навчена. Точність відновлення склала 71,4% оскільки тестовий тест показав, що нейронна мережа дає точні або порівнянні відповіді, ніж алгоритми, що конкурують у всіх трьох наборах даних.
Про TAPAS
В основному основним завданням цього проекту є можливість консультування, обробки та відображення інформації пов'язані з умовами запиту, зробленого користувачем природною мовою, полегшуючи у великому масштабі отримання інформації.
Основний приклад використання TAPAS - це якщо користувач хоче оцінити дані про продажі, дохід, запити, серед іншого. Крім того, ви повинні це врахувати TAPAS не тільки обмежується отриманням інформації з бази даних, але він також здатний проводити обчислення, алгоритм шукає відповідь у клітинках таблиці як безпосередньо, так і за допомогою операторів додавання, усереднення та інших операторів, крім того він також може шукати відповідь між кількома таблицями одночасно.
Google вважає, що Тапас перевершує чи відповідає трьом алгоритмам з відкритим кодом аналізувати реляційні дані. Здатність Tapas витягувати конкретні елементи з великих сховищ даних також може сприяти вдосконаленню можливостей реагування.
Underhood, Tapas використовує різновид техніки обробки натуральної мови BERT використовується під час пошуку, проведеного за допомогою механізму Google.
BERT забезпечує більшу точність, ніж традиційні підходи оскільки це дозволяє ШІ оцінювати текстову послідовність не тільки зліва направо або справа наліво, як це звичайна практика, але і те, і інше одночасно.
Версія, яку Google впровадив для TAPAS, дозволяє AI розглядати не лише питання, поставлене користувачами, і дані, які вони хочуть запитувати, але також структуру реляційних таблиць, в яких зберігаються дані.
Як встановити TAPAS на Linux?
З тих пір TAPAS, по суті, є моделлю BERT і, отже, має ті самі вимоги. Це означає, що велику модель можна навчити з довжиною послідовності 512, для чого знадобиться TPU.
Щоб мати можливість встановити TAPAS на Linux нам потрібен компілятор протоколів, які можна знайти в більшості дистрибутивів Linux.
У Debian, Ubuntu та їх похідних ми можемо встановити компілятор наступною командою:
sudo apt-get install protobuf-compiler
У випадку з Arch Linux, Manjaro, Arco Linux або будь-яким іншим похідним від Arch Linux, ми встановлюємо за допомогою:
sudo pacman -S protobuf
Тепер, щоб мати можливість встановити TAPAS, нам залишається лише отримати вихідний код і виконати компіляцію за допомогою таких команд:
git clone https://github.com/google-research/tapas
cd tapas
pip install -e .
І для запуску тестового набору ми використовуємо токсичну бібліотеку, яку можна запустити, викликавши:
pip install tox
tox
Звідси ШІ доведеться пройти навчання в галузі, що цікавить. Хоча деякі навчені моделі пропонуються у сховищі GitHub.
Крім того, ви можете використовувати різні параметри конфігурації, наприклад опцію max_seq_length для створення коротших послідовностей. Це зменшить точність, але також зробить модель GPU зручною для навчання. Інший варіант - зменшити розмір партії (train_batch_size), але це, ймовірно, також вплине на точність.
Нарешті, якщо ви хочете дізнатися більше про це Про цей ШІ ви можете перевірити деталі використання, виконання та іншу інформацію У наступному посиланні.