Como funciona um sistema de resposta a perguntas baseado em Transformer?

Ei! Como fornecedor do Transformer, estou muito feliz em explicar como funciona um sistema de resposta a perguntas baseado no Transformer. É um tópico fascinante que combina tecnologia de ponta com solução de problemas do mundo real. Então, vamos mergulhar de cabeça!

Afinal, o que é um transformador?

Antes de entrarmos no sistema de respostas a perguntas, precisamos entender o que é um Transformer. Em termos simples, um Transformer é um tipo de arquitetura de rede neural projetada para lidar com dados sequenciais, como texto. Foi apresentado pela primeira vez em um artigo chamado "Atenção é tudo que você precisa" em 2017.

O legal dos Transformers é que eles usam um mecanismo chamado “atenção”. A atenção ajuda o modelo a focar em diferentes partes da sequência de entrada ao fazer previsões. Pense nisso como se você estivesse lendo um longo artigo. Quando você responde a uma pergunta sobre isso, você não lê todas as palavras igualmente. Você se concentra nas partes que são relevantes para a questão. É isso que a atenção faz com um Transformer.

Blocos de construção de um sistema de resposta a perguntas baseado em transformador

1. Codificação de entrada

O primeiro passo em qualquer sistema de resposta a perguntas é pegar a entrada, que geralmente é uma pergunta e um contexto (uma passagem de texto onde a resposta pode ser encontrada), e transformá-la em um formato que o modelo possa entender. Isso é chamado de codificação.

Convertemos palavras em vetores numéricos. Por exemplo, podemos usar um modelo de incorporação de palavras pré-treinado para representar cada palavra como um vetor de números. Esses vetores capturam o significado semântico das palavras. Portanto, palavras com significados semelhantes terão representações vetoriais semelhantes.

2. O modelo do transformador

Depois que a entrada é codificada, ela entra no modelo Transformer. O Transformer possui duas partes principais: o codificador e o decodificador.

O codificador pega a sequência de entrada e a processa para criar uma representação rica do texto. Ele faz isso passando a entrada por várias camadas de redes neurais de autoatenção e feed-forward. O mecanismo de autoatenção permite que o modelo avalie a importância de palavras diferentes na sequência umas em relação às outras.

O decodificador, por outro lado, pega a saída do codificador e gera a resposta. Ele usa uma combinação de atenção sobre a saída do codificador e seu próprio estado interno para prever a resposta mais provável.

3. Decodificação de saída

Depois que o decodificador gerou uma previsão, precisamos convertê-la novamente em um formato legível por humanos. Esta é a etapa de decodificação de saída. Pegamos a saída numérica do modelo e a mapeamos em palavras.

Como o sistema responde às perguntas

1. Encontrando o intervalo de respostas

Na maioria dos sistemas de resposta a perguntas, o objetivo é encontrar a extensão da resposta dentro do contexto. O modelo prevê as posições inicial e final da resposta no contexto.

Por exemplo, se a pergunta for “Qual é a capital da França?” e o contexto é "A França é um país da Europa Ocidental. A sua capital é Paris.", o modelo tentará prever que a posição inicial é a palavra "Paris" e a posição final também é "Paris".

2. Classificação e Seleção

Às vezes, o modelo pode encontrar vários intervalos de resposta possíveis. Nesse caso, é necessário classificá-los e selecionar o mais provável. Isso é feito observando as pontuações de confiança associadas a cada previsão. A resposta com a pontuação de confiança mais alta geralmente é escolhida como resposta final.

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Referências

• Vaswani, A., Shazer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, An, ... & Polosukhin, I. (2017). Atenção é tudo que você precisa. Avanços em sistemas de processamento de informações neurais.