मशीन लर्निंग में ट्रांसफॉर्मर | 17 May 2023

हाल के दिनों में मशीन लर्निंग (ML) में ट्रांसफॉर्मर मॉडल के उदय के साथ परिवर्तनकारी बदलाव का अनुभव किया जा रहा है।

• भाषा प्रसंस्करण, छवि विश्लेषण और अधिक क्रांतिकारी परिवर्तनों की अपनी महत्त्वपूर्ण क्षमता के कारण ट्रांसफॉर्मर ने ध्यान आकर्षित किया है।
• विविध डोमेन पर ट्रांसफॉर्मर के प्रभाव और सकारात्मक परिणामों की क्षमता ने उन्हें चर्चा का विषय बना दिया है।

मशीन लर्निंग में ट्रांसफॉर्मर: 

• परिचय: 
  • ट्रांसफॉर्मर एक प्रकार का गहन शिक्षण मॉडल है जिसका उपयोग प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP) और कंप्यूटर विज़न (CV) कार्यों के लिये किया जाता है।
  • वे अनुक्रमिक इनपुट डेटा को संसाधित करने के लिये सेल्फ अटेंशन" मैकेनिज़्म का उपयोग करते हैं।
  • ट्रांसफॉर्मर संपूर्ण इनपुट डेटा को एक साथ संसाधित कर सकते हैं और संदर्भ तथा प्रासंगिकता को कैप्चर कर सकते हैं।
  • वे लंबे अनुक्रमों को कुशलतापूर्वक संभाल सकते हैं और आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क (Recurrent Neural Networks- RNN) द्वारा उत्पन्न लुप्तप्राय ग्रेडियेंट समस्या को दूर कर सकते हैं।
  • ट्रांसफॉर्मर को वर्ष 2017 में गूगल ब्रेन द्वारा "अटेंशन इज़ ऑल यू नीड" पत्र के माध्यम से प्रदर्शित किया गया था।
  • यह धीरे-धीरे लोकप्रिय हो गया और इसने बाद में जनरेटिव प्री-ट्रेंड ट्रांसफॉर्मर (GPT) के विकास में योगदान दिया।
• ट्रांसफॉर्मर:
  • ट्रांसफॉर्मर में एक एनकोडर और एक डिकोडर होता है जो इनपुट को प्रोसेस करने और आउटपुट उत्पन्न करने के लिये एक साथ काम करते हैं।
    • एनकोडर शब्दों को सार संख्यात्मक प्रतिनिधित्व में परिवर्तित करता है और उन्हें एक मेमोरी बैंक में संग्रहीत करता है।
    • डिकोडर एक-एक करके शब्दों को उत्पन्न करता है तथा उत्पन्न आउटपुट की चर्चा करते हुए ध्यानपूर्वक मेमोरी बैंक से परामर्श करता है।
• कार्य:
  • ट्रांसफॉर्मर में सेल्फ अटेंशन" मैकेनिज़्म:
    • ML में ध्यान प्रतिमान को आउटपुट उत्पन्न करते समय इनपुट के विशिष्ट भागों पर चुनिंदा ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देता है।
    • यह ट्रांसफॉर्मर को संदर्भ के साथ तथा डेटा के विभिन्न तत्त्वों के बीच संबंध स्थापित करने में सक्षम बनाता है।
  • भाषा प्रसंस्करण में ट्रांसफार्मर का अनुप्रयोग: 
    • ट्रांसफॉर्मर ने भाषा अनुवाद, भावना विश्लेषण, पाठ सारांश और प्राकृतिक भाषा समझ जैसे कार्यों में क्रांति ला दी है।
    • यह पूरे वाक्यों या पैराग्राफों का प्रसंस्करण करता है, साथ ही अर्थपूर्ण और जटिल भाषायी स्वरूप को शामिल करता है।
  • छवि विश्लेषण में ट्रांसफार्मर अनुप्रयोग:
    • ट्रांसफॉर्मर ने कंप्यूटर दृष्टि चुनौतियों में परंपरागत दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क (Convolutional Neural Networks- CNN) से काफी बेहतर प्रदर्शन किया है।
    • छवि वर्गीकरण, वस्तु की पहचान और अन्य कार्यों को बेहतर ढंग से करने हेतु यह चित्रों को पैच में विभाजित करके एवं स्थानिक सहसंबंधों को समझकर उनका विश्लेषण करता है।
  • बहुमुखी प्रतिभा और क्रॉस-मॉडल अनुप्रयोग: 
    • ट्रांसफॉर्मर की भाषा और दृष्टि जैसे कई तौर-तरीकों को संसाधित करने की क्षमता ने संयुक्त दृष्टि और भाषा मॉडल हेतु मार्ग प्रशस्त किया है।
    • ये मॉडल इमेज सर्च, इमेज कैप्शनिंग और विज़ुअल कंटेंट के बारे में सवालों के जवाब देने जैसे कार्यों को सक्षम बनाते हैं।
• उद्भव: 
  • हैंड-क्राफ्टेड फीचर्स से लेकर ट्रांसफॉर्मर तक का विकास: 
    • पारंपरिक मशीन लर्निंग दृष्टिकोण मैन्युअल रूप से बनाई गई सुविधाओं पर निर्भर करती हैं जो विशेष चुनौतियों के अनुरूप होती हैं।
    • दूसरी ओर, ट्रांसफॉर्मर हाथ से तैयार की गई सुविधाओं की आवश्यकता को समाप्त करते हैं और रॉ डेटा से सीधे सीखते हैं। 
  • कंप्यूटर विज़न में ट्रांसफॉर्मर:
    • एक वाक्य में शब्दों की समान छवियों के विभाजन के माध्यम से ट्रांसफॉर्मर ने कंप्यूटर विज़न में सफलता हासिल की है।
    • ऑब्जेक्ट डिटेक्शन और पिक्चर वर्गीकरण सहित बड़े डेटासेट पर प्रशिक्षित होने पर ट्रांसफॉर्मर विभिन्न प्रकार के कार्यों में पारंपरिक कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) से बेहतर प्रदर्शन करते हैं।
• अभिनव विकास: 
  • बड़े पैमाने पर ट्रांसफार्मर मॉडल:
    • हाल के विकास के साथ अरबों या खरबों मापदंडों वाले ट्रांसफार्मर मॉडल बनाए गए हैं।
      • ChatGPT जैसे बड़े भाषा मॉडल (LLMs) के रूप में पहचाने जाने वाले ये मॉडल प्रश्न-उत्तर, पाठ निर्माण और छवि विश्लेषण जैसे कार्यों में प्रभावशाली क्षमता प्रदर्शित करते हैं।
• चुनौतियाँ और विचार:
  • बड़े पैमाने के ट्रांसफार्मर मॉडल के प्रदर्शन और सीमाओं का मूल्यांकन करना शोधकर्त्ताओं के लिये एक सतत् चुनौती बनी हुई है।
  • इन मॉडलों से जुड़े नैतिक उपयोग, गोपनीयता और संभावित पूर्वाग्रहों से संबंधित चिंताओं को संबोधित करने की आवश्यकता है।

स्रोत: द हिंदू