De rollen van terugkerende kernen (ook wel recurrent neural networks of RNN’s genoemd) in language models (LM’s) zijn cruciaal voor het begrijpen en verwerken van sequentiële data, zoals tekst en spraak. RNN’s zijn speciaal ontworpen om informatie te verwerken die tijdsafhankelijk is, wat betekent dat ze bijzonder goed zijn in het werken met data waarbij de volgorde belangrijk is. Dit maakt ze uitermate geschikt voor toepassingen in natural language processing (NLP).
Een van de belangrijkste rollen van RNN’s in language models is het behouden van de context over langgerekte sequenties. In een traditionele feedforward neural network zou de informatie van eerdere woorden in een zin snel verloren gaan. Echter, RNN’s hebben de mogelijkheid om informatie van eerder in de sequentie op te slaan en te gebruiken bij het maken van beslissingen over de huidige input. Dit komt doordat RNN’s gebruik maken van zogenaamde “recurrente verbindingen”, die de output van de vorige stap meenemen als input voor de volgende stap.
Een goed voorbeeld van een RNN-toepassing is spraakherkenning. Hier kunnen RNN’s helpen om de context van eerdere woorden in een zin vast te houden om beter te kunnen voorspellen wat het volgende woord zou kunnen zijn. Dit is ook nuttig in automatische vertalingssystemen, waarbij begrijpend wordt dat de betekenis van een woord kan variëren afhankelijk van de woorden die eraan voorafgingen.
RNN’s hebben echter hun beperkingen, vooral wanneer het aankomt op zeer lange sequenties. Hier kunnen ze de context verliezen of moeite hebben om efficiënt te trainen vanwege het zogenaamde “gradient vanishing” of “exploding” probleem, waarbij de gradienten tijdens training ofwel te klein of te groot worden, wat de leerprocessen belemmert.
Om deze problemen te overwinnen, zijn geavanceerdere varianten van RNN’s ontwikkeld, zoals LSTM’s (Long Short-Term Memory) en GRU’s (Gated Recurrent Units). Deze modellen introduceren mechanismen zoals “gates” die helpen om belangrijke informatie langer vast te houden en irrelevante informatie weg te laten. Hierdoor kunnen deze modellen beter omgaan met langetermijndependanties, wat essentieel is voor complexere Natural Language Processing-taken zoals taalmodellering, tekstgeneratie en sentimentanalyse.
Een zeer bekende toepassing van LSTM’s is Google’s automatische tekstaanvullingsfunctie in Gmail en andere tekstverwerkers. Dit systeem kan de gebruiker voorstellen geven voor de vervolgte tekst, gebaseerd op wat eerder in de zin of zelfs in voorafgaande zinnen is getypt.
In hedendaagse geavanceerde language models, zoals GPT-3 en verder, worden transformerarchitecturen vaker gebruikt dan RNN’s. Transformermodellen zoals BERT en GPT-3 hebben de manier veranderd waarop language models worden getraind en gebruikt, met de capaciteit om grotere hoeveelheden data sneller en nauwkeuriger te verwerken. Deze modellen kunnen contextuele relaties tussen woorden beter begrijpen zonder sequentieel door een tekst te hoeven stappen zoals RNN’s dat doen.
Bronnen:
1. Olah, C. (2015). “Understanding LSTM Networks.” http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/
2. Goldberg, Y. (2017). “Neural Network Methods for Natural Language Processing.” Synthesis Lectures on Human Language Technologies.
3. Vaswani, A., et al. (2017). “Attention is All You Need.” https://arxiv.org/abs/1706.03762.
