Понимание архитектуры трансформеров простым языком

Рост искусственного интеллекта (ИИ) изменил многие аспекты нашей жизни, особенно в сфере обработки естественного языка (NLP). В сердце многих современных ИИ-приложений лежит мощная архитектура, известная как трансформер. В этой статье мы разберем тонкости архитектуры трансформера простым и понятным языком.

Что такое трансформер?

Представленная в памятной статье Васвани и др. в 2017 году, архитектура трансформера произвела революцию в том, как машины понимают и генерируют человеческий язык. В отличие от предыдущих моделей, которые сильно полагались на последовательную обработку, трансформеры используют уникальный механизм, который позволяет проводить параллельную обработку данных. Эта способность повышает как скорость, так и эффективность обучения больших моделей.

Ключевые особенности трансформеров

• Механизм самовнимания: Это позволяет модели оценивать значимость разных слов в предложении относительно друг друга, обеспечивая глубокое понимание контекста.
• Позиционное кодирование: Поскольку трансформеры обрабатывают данные параллельно, им необходимо понимать порядок слов. Позиционное кодирование добавляет информацию о позиции каждого слова в предложении.
• Слойная структура: Трансформеры состоят из кодировщика и декодировщика, каждый из которых состоит из нескольких слоев. Этот слойный подход помогает захватывать сложные паттерны в данных.

Разбор архитектуры

Чтобы понять, как работают трансформеры, давайте разобьем их архитектуру на основные компоненты: кодировщик и декодировщик.

Кодировщик

Роль кодировщика заключается в обработке входных данных, обычно последовательности слов, и преобразовании их в представление, которое улавливает основное значение. Вот как это работает:

• Представление входных данных: Каждое входное слово преобразуется в вектор с использованием встраиваний, которые представляют собой числовые представления слов.
• Механизм самовнимания: Для каждого слова модель вычисляет оценки внимания, которые определяют, сколько внимания следует уделить другим словам в последовательности. Это позволяет модели эффективно захватывать отношения между словами.