Понимание архитектуры Transformer на простом языке

В мире искусственного интеллекта (ИИ) модель Transformer произвела революцию в том, как машины понимают и генерируют человеческий язык. Эта архитектура является основой многих крупных языковых моделей (LLMs), которые стали центральными для современных приложений ИИ. В этой статье мы исследуем, что такое архитектура Transformer, как она работает и почему она так важна в области ИИ.

Что такое Transformer?

Transformers — это вид архитектуры нейронных сетей, который был представлен в статье "Внимание — это все, что вам нужно" Васвани и др. в 2017 году. В отличие от предыдущих моделей, которые в значительной мере полагались на рекуррентные нейронные сети (RNN) или свёрточные нейронные сети (CNN), Transformers используют механизм, называемый самовниманием, который позволяет им более эффективно обрабатывать входные данные.

Ключевые особенности Transformers

• Механизм самовнимания: Это позволяет модели оценивать важность различных слов в предложении относительно друг друга.
• Параллелизация: Transformers могут обрабатывать слова в предложении одновременно, а не последовательно, что значительно ускоряет время обучения.
• Масштабируемость: Их можно масштабировать с помощью дополнительных слоев и параметров, что улучшает производительность по сложным задачам.

Как работает архитектура Transformer?

Чтобы понять, как работают Transformers, нужно разбить их архитектуру на ключевые компоненты:

1. Представление входных данных

Transformers принимают входные данные в виде векторов, которые представляют слова или токены из входного текста. Каждое слово преобразуется в числовое представление с использованием таких методов, как встраивание слов.

2. Механизм самовнимания

Механизм самовнимания позволяет модели сосредоточиться на различных частях входной последовательности при создании выходных данных. Это делается через три основных шага:

• Векторы запроса, ключа и значения: Для каждого слова модель генерирует три вектора: вектор запроса, вектор ключа и вектор значения. Вектор запроса сравнивается со всеми векторами ключей для определения оценок внимания.