ट्रांसफार्मर आर्किटेक्चर को सरल भाषा में समझना

ट्रांसफार्मर ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में क्रांति ला दी है, विशेष रूप से प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP) में। यह लेख ट्रांसफार्मर आर्किटेक्चर की जटिलताओं को स्पष्ट संगठनों में विभाजित करने का लक्ष्य रखता है, जिससे यह उन लोगों के लिए भी सुलभ हो सके जो AI में नए हैं।

ट्रांसफार्मर क्या हैं?

ट्रांसफार्मर एक प्रकार की न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर है जिसे अनुक्रमिक डेटा, मुख्य रूप से भाषा को संसाधित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। 2017 में Google के शोधकर्ताओं द्वारा एक क्रांतिकारी पेपर में पेश किए गए, ये तब से कई अत्याधुनिक भाषा मॉडलों, जैसे BERT और GPT के लिए मेरुदंड बन गए हैं।

ट्रांसफार्मर का प्रमुख नवाचार टेक्स्ट में लंबे-रेंज निर्भरता को पिछले मॉडल, जैसे पुनरावृत्त न्यूरल नेटवर्क (RNNs) की तुलना में अधिक प्रभावी ढंग से संभालने की उनकी क्षमता में है।

ट्रांसफार्मर की मुख्य विशेषताएँ:

• स्वयं-ध्यान तंत्र: यह मॉडल को एक वाक्य में विभिन्न शब्दों के महत्व का मूल्यांकन करने की अनुमति देता है, जिससे संदर्भ की अधिक गहरी समझ मिलती है।
• स्थिति संकेतन: ट्रांसफार्मर स्थिति संकेतन का उपयोग करते हैं ताकि शब्दों का क्रम बनाए रखा जा सके, क्योंकि वे सभी शब्दों को समानांतर में संसाधित करते हैं और अनुक्रमिक रूप से नहीं।
• स्केलेबिलिटी: RNNs के विपरीत, ट्रांसफार्मर को आसानी से बढ़ाया जा सकता है, जिससे उन्हें विशाल डेटा सेट पर प्रशिक्षण देने के लिए उपयुक्त बनाया जाता है।

ट्रांसफार्मर की आर्किटेक्चर

ट्रांसफार्मर की आर्किटेक्चर में दो मुख्य घटक होते हैं: एनकोडर और डिकोडर। प्रत्येक घटक समान परतों के एक स्टैक से बना होता है।

एनकोडर

एनकोडर इनपुट डेटा को संसाधित करता है और कई परतों से बना होता है, प्रत्येक में दो मुख्य उप-परतें होती हैं:

1. मल्टी-हेड सेल्फ-एटेंशन: यह तंत्र मॉडल को एक साथ इनपुट वाक्य के विभिन्न भागों पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देता है, अर्थ के विभिन्न बारीकियों को पकड़ता है।
2. फीड-फॉरवर्ड न्यूरल नेटवर्क: ध्यान तंत्र के बाद, डेटा फीड-फॉरवर्ड नेटवर्क के माध्यम से आगे की प्रक्रिया के लिए भेजा जाता है।

डिकोडर

डिकोडर एनकोडेड इनपुट के आधार पर आउटपुट अनुक्रम उत्पन्न करता है और इसमें एनकोडर के समान परतें होती हैं, एक अतिरिक्त उप-परत के साथ जो एनकोडर के आउटपुट पर ध्यान केंद्रित करता है। इससे मॉडल को सुसंगत और संदर्भ से संबंधित प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करने में सक्षम बनाता है।