İçeriğe geç
parazade
Yapay Zeka

Seq2Seq Nedir?

İngilizce: Sequence-to-Sequence

Yayın: · Son güncelleme:

Seq2Seq Nedir? Kısaca

Seq2Seq (sequence-to-sequence, diziden diziye), bir girdi dizisini alıp uzunluğu farklı olabilecek başka bir çıktı dizisi üreten model yapısıdır. Genellikle bir kodlayıcı ve bir çözücüden oluşur; makine çevirisi ve metin özetleme gibi görevlerin temelini oluşturur.

Seq2Seq nedir?
İçindekiler
  1. Seq2Seq nedir?
  2. Nasıl çalışır?
  3. Dikkat mekanizmasıyla gelişim
  4. Nerelerde kullanılır?

Seq2Seq nedir?

Seq2Seq, İngilizce sequence-to-sequence ifadesinin kısaltmasıdır ve "diziden diziye" anlamına gelir. Girdisi de çıktısı da bir dizi olan problemler için kullanılan genel bir model yapısını tanımlar. Örneğin Türkçe bir cümleyi İngilizceye çevirmek, uzun bir metni özetlemek ya da bir ses kaydını yazıya dökmek bu tür görevlerdir. Girdi ve çıktı uzunluklarının farklı olabilmesi yapının en önemli özelliğidir.

Yaklaşım, 2014'te Ilya Sutskever, Oriol Vinyals ve Quoc Le'nin LSTM tabanlı çeviri çalışmasıyla ve aynı dönemdeki kodlayıcı-çözücü çalışmalarıyla yaygınlaştı.

Nasıl çalışır?

  1. Kodlayıcı (encoder): Girdi dizisini adım adım okur ve anlamını sayısal bir temsile dönüştürür.
  2. Çözücü (decoder): Bu temsili kullanarak çıktı dizisini her seferinde bir öğe olacak şekilde üretir. Ürettiği her öğe, bir sonraki adımın girdisi olur.

Varsayımsal örnek: Kodlayıcı "Bugün hava güzel" cümlesini okur; çözücü sırayla "The", "weather", "is", "nice", "today" kelimelerini üretir ve bir bitiş işaretiyle durur.

Dikkat mekanizmasıyla gelişim

İlk Seq2Seq modelleri tüm girdiyi tek bir sabit uzunluklu vektöre sıkıştırıyordu; uzun cümlelerde bu bilgi kaybına yol açtı. Dikkat mekanizması, çözücünün her adımda girdinin ilgili kısımlarına doğrudan bakmasını sağlayarak bu sorunu büyük ölçüde çözdü. Daha sonra Transformer mimarisi de kodlayıcı-çözücü yapısını tamamen dikkat üzerine kurdu.

Nerelerde kullanılır?

  • Makine çevirisi
  • Metin özetleme
  • Konuşmadan yazıya dönüştürme
  • Soru yanıtlama ve sohbet sistemleri

Bugün T5 gibi modeller de temelde Seq2Seq mantığıyla çalışır. Çözücü yanlış bir öğe ürettiğinde hata sonraki adımlara taşınabilir; bu yüzden ışın araması (beam search) gibi kod çözme yöntemleri kullanılır.

Sıkça Sorulan Sorular

Seq2Seq ile Transformer aynı şey mi?

Hayır. Seq2Seq bir görev ve yapı tanımıdır; kodlayıcı ve çözücü RNN, LSTM ya da Transformer ile kurulabilir. Orijinal Transformer, Seq2Seq görevleri için tasarlanmış bir kodlayıcı-çözücü mimarisidir.

Seq2Seq modelleri hangi görevlerde kullanılır?

Girdisi ve çıktısı dizi olan görevlerde kullanılır: çeviri, özetleme, konuşma tanıma ve bazı soru yanıtlama sistemleri en bilinen örneklerdir.

İlgili terimler

Dikkat Mekanizması(Attention Mechanism)Dikkat mekanizması, bir sinir ağının girdinin her parçasını işlerken diğer parçalardan hangilerinin daha önemli olduğunu ağırlıklandırarak bilgiyi seçici biçimde birleştirmesini sağlayan yöntemdir.LSTM(Long Short-Term Memory)LSTM (uzun kısa süreli bellek), tekrarlayan sinir ağlarının uzun dizilerde bilgiyi unutma sorununu, neyin saklanıp neyin unutulacağına karar veren kapılar ve ayrı bir hücre durumu ile hafifleten sinir ağı yapısıdır.Makine Çevirisi(Machine Translation)Makine çevirisi, bir dildeki metni ya da konuşmayı insan çevirmen olmadan, bilgisayar yazılımıyla başka bir dile aktarma işlemidir; günümüzde çoğunlukla derin öğrenmeye dayalı nöral modellerle yapılır.T5T5 (Text-to-Text Transfer Transformer), Google araştırmacılarının geliştirdiği ve çeviri, özetleme, sınıflandırma gibi tüm doğal dil işleme görevlerini metin girdisinden metin çıktısı üretme biçiminde ele alan kodlayıcı-çözücü yapısında bir Transformer modelidir.TransformerTransformer, metin gibi sıralı verileri dikkat mekanizmasıyla paralel işleyen ve büyük dil modellerinin çoğunun temelini oluşturan bir sinir ağı mimarisidir.Harf Çevirisi(Transliteration)Harf çevirisi (transliterasyon), bir yazı sistemindeki metnin, anlamı çevrilmeden başka bir yazı sisteminin harfleriyle yazılmasıdır. Örneğin Kiril alfabesiyle yazılmış bir ismin Latin harflerine aktarılması harf çevirisidir.