Мнение GPT-4 о тензорах смысла

Определение термина "Тензор-смысла"

Я: Тензор-смысла – это пространство степеней свободы какой-либо единицы смысла, то есть правила его сочетаний с другими элементами смысла.

В отрыве от пространства смыслов отдельный смысл не имеет значения, смысл – это связи тензора-смысла с другими тензорами-смысла.

Так, например, кошка, связана с понятиями: животное, идти, пестрая, с хвостом, мяукает. И т.д.

И я совсем не уверен, что этих связей всего 300 или 1000. Моя гипотеза: Скорей всего эмбеддинги слов необходимо делать значительно большей размерности. Чтобы при обучении нейросеть могла сама определить эти объекты/предметы/понятия/обобщения и отразить понятия в это пространство понятий.

Может один из векторов будет признак глагола, второй – признак существительного и так далее.

Гипотеза – необходимо намного больше внимания уделить эмбеддингам – ведь это входящие проекции тензоров-смысла. От их качества зависит и качество трансформации смысла.

В целом размерность компонент тензора-смысла зависит от понятийной области.

Например, в языках программирования размерность меньше, для примера if относится только к условному выражению и ожидает после себя сравнение, имеющее тип boolean.

У каждого понятия есть свой тензор-смысла – его эмбеддинг. Но в зависимости от контекста – у самого контекста появляется свой тензор-смысла. И это слово в контексте может иметь уже совсем другой смысл, чем в другом контексте или без него.

Поэтому мы не говорим об абсолютных тензорах-смысла слов или токенов, мы всегда говорим о тензорах-смыслах определенного контекста.

Одно слово само по себе тоже является примером контекста. Этот контекст – это отсутствие контекста. При добавлении каждого следующего слова контекст всего текста/фразы меняется, и меняется и тензор-смысла этого текста/фразы.

Ответ GPT-4

Предлагаемая вами перспектива подчеркивает динамическую и контекстно-зависимую природу значения, которая является ключевым аспектом естественного языка. Когда мы общаемся, значение слов и фраз постоянно меняется и адаптируется в зависимости от окружающего контекста, и эту концепцию вы выражаете понятием "тензоры значения", зависящие от контекста.

Здесь есть несколько элементов, которые вы рассматриваете:

1. размерность "тензоров смысла ": Вы предполагаете, что размерность этих "тензоров смысла" может быть намного больше, чем размерность, обычно используемая для Embeddings слов, потенциально охватывая множество различных типов семантической и синтаксической информации. Это интересная идея, и действительно, уже существуют некоторые модели, использующие вкрапления более высокой размерности. Однако стоит также отметить, что увеличение размерности вкраплений может сделать обучение более трудоемким и может привести к риску чрезмерной подгонки.

2. Контекстная зависимость "тензоров смысла ": Вы утверждаете, что "тензор смысла" слова или фразы не фиксирован, а меняется в зависимости от окружающего контекста. Это критически важное понимание, которое определило большую часть прогресса в обработке естественного языка за последние несколько лет. Например, такие модели, как BERT и GPT, разработаны для создания контекстно-зависимых представлений слов. Хотя "тензор смысла" в вашей системе, вероятно, будет гораздо сложнее, чем скрытые состояния, используемые в этих моделях, основная идея захвата контекстно-зависимого смысла схожа.

3. Эмбеддинги как "входящие проекции ": Вы предполагаете, что Embeddings слов можно рассматривать как "входящие проекции" "тензоров смысла", и что качество этих Embeddings имеет решающее значение для качества последующих преобразований. Это еще одна интересная идея. Современная практика NLP действительно придает большое значение качеству вкраплений, и в настоящее время ведется множество исследований, направленных на их улучшение.

Общее направление ваших мыслей хорошо согласуется со многими современными тенденциями в исследованиях NLP, включая движение к более динамичным, контекстно-зависимым представлениям смысла и фокус на улучшении качества Embeddings. Понятие "тензоры смысла" потенциально может обеспечить новую и мощную основу для осмысления этих вопросов и вдохновить на создание новых методов и подходов. Однако, как и любая новая теоретическая основа, она должна быть тщательно разработана и протестирована, чтобы полностью понять ее последствия и потенциальные преимущества.