فهم معماری ترنسفورمر به زبان ساده

معماری ترنسفورمر یک مدل پیشگامانه در زمینه هوش مصنوعی، به ویژه در پردازش زبان طبیعی (NLP) است. هدف این مقاله روشن کردن مفهوم ترنسفورمرها و تشریح اجزا و عملکردهای آن‌ها به شیوه‌ای است که فهم آن آسان باشد.

ترنسفورمر چیست؟

ترنسفورمرها نوعی معماری مدل هستند که در مقاله "Attention is All You Need" توسط واسوانی و دیگران در سال 2017 معرفی شدند. این مدل‌ها به‌طور اساسی نحوه برخورد ما با وظایف مربوط به توالی‌ها، مانند ترجمه زبان‌ها یا تولید متن را تغییر دادند. بر خلاف مدل‌های قبلی که به شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) یا شبکه‌های عصبی انعقادی (CNN) وابسته بودند، ترنسفورمرها از مکانیزمی به نام توجه (attention) استفاده می‌کنند تا اهمیت کلمات مختلف را در یک جمله، بدون توجه به موقعیت آن‌ها، وزن بدهند.

اجزای کلیدی معماری ترنسفورمر

برای درک ترنسفورمرها، ضروری است که آن‌ها را به اجزای کلیدی‌اش تقسیم کنیم:

1. مکانیزم توجه

مکانیزم توجه به مدل اجازه می‌دهد تا هنگام انجام پیش‌بینی‌ها روی بخش‌های خاصی از داده‌های ورودی تمرکز کند. به زبان ساده‌تر، این مکانیزم به ترنسفورمر کمک می‌کند تا کلمات مهم در یک جمله برای درک زمینه را شناسایی کند.

2. ساختار انکودر و دیکودر

ترنسفورمرها از دو بخش اصلی تشکیل شده‌اند: انکودر و دیکودر. انکودر داده‌های ورودی را پردازش کرده و آن‌ها را به قالبی تبدیل می‌کند که دیکودر بتواند آن را درک کند. سپس دیکودر طبق داده‌های پردازش‌شده توسط انکودر، خروجی را تولید می‌کند. این ساختار به ترنسفورمرها اجازه می‌دهد تا به طور مؤثر با وظایفی مانند ترجمه یا خلاصه‌سازی تعامل داشته باشند.

• انکودر: انکودر توالی ورودی را می‌گیرد و آن را از طریق چندین لایه پردازش می‌کند، که هر کدام شامل یک مکانیزم توجه و شبکه عصبی تغذیه‌ای است. خروجی یک مجموعه از نمایش‌های پیوسته از داده‌های ورودی است.
• دیکودر: دیکودر خروجی انکودر را می‌گیرد و یک توالی از پیش‌بینی‌ها را تولید می‌کند. همچنین از مکانیزم توجه استفاده می‌کند تا بر روی خروجی‌های مربوطه انکودر هنگام تولید هر بخش از توالی خروجی تمرکز کند.

3. کدگذاری موقعیتی

از آنجایی که ترنسفورمرها به‌طور ذاتی ترتیب کلمات را درک نمی‌کنند، کدگذاری موقعیتی به آن‌ها اضافه می‌شود تا اطلاعاتی درباره موقعیت هر کلمه در توالی به مدل بدهد. این امر به ترنسفورمر کمک می‌کند تا زمینه داده‌های ورودی را حفظ کند که برای وظایف زبانی حیاتی است.

نحوه کار ترنسفورمرها