Понимание архитектуры трансформеров на простом языке

Трансформеры произвели революцию в области искусственного интеллекта, особенно в обработке естественного языка. Возможно, вы слышали этот термин в разговорах о ИИ, но что именно такое архитектура трансформера? В этой статье мы разложим сложности трансформеров на легко усваиваемые части, предоставив вам четкое понимание их роли в ИИ и генеративных моделях.

Что такое архитектура трансформеров?

По сути, архитектура трансформеров — это тип модели глубокого обучения, представленная в статье "Attention is All You Need" Васвани и др. в 2017 году. В отличие от предыдущих моделей, которые значительно полагались на рекурсивные нейронные сети (RNN) и свёрточные нейронные сети (CNN), трансформеры используют механизм, известный как самовнимание, для обработки данных.

Ключевые особенности трансформеров

• Механизм самовнимания: Он позволяет модели оценивать важность различных слов относительного друг друга в предложении. Например, в предложении "Кот сидит на коврике" модель может распознать, что "кот" и "сидит" теснее связаны, чем "кот" и "на".
• Позиционное кодирование: Трансформеры по своей природе не понимают порядок слов. Чтобы решить эту проблему, к входным векторным представлениям добавляются позиционные кодировки, которые помогают модели определить положение слова в предложении.
• Слоистая структура: Трансформер состоит из кодировщика и декодировщика, каждый из которых состоит из нескольких слоев. Кодировщик обрабатывает входные данные, в то время как декодировщик генерирует выходные данные, что делает его особенно полезным для задач, таких как перевод.

Как работают трансформеры

Чтобы понять, как работают трансформеры, давайте разберем компоненты, из которых состоит эта архитектура:

1. Входные векторные представления

Трансформеры начинают с входных векторных представлений, которые преобразуют слова в векторы. Каждое слово в словаре представлено вектором высокой размерности, который захватывает семантическое значение на основе контекста.

2. Самовнимание

Механизм самовнимания — это сердце архитектуры трансформера. Он вычисляет оценку для каждого слова относительно каждого другого слова во входной последовательности. Эта оценка определяет, на сколько модель должна сосредоточить внимание на каждом слове при генерации выходных данных. Оценки внимания рассчитываются с использованием трех векторов, полученных из входных векторных представлений: Запроса, Ключа и Значения.