Понимание архитектуры трансформеров на простом языке

Трансформеры революционизировали сферу искусственного интеллекта (ИИ), особенно в области обработки естественного языка (NLP) и генеративного ИИ. Цель данной статьи состоит в том, чтобы предоставить четкое и доступное объяснение архитектуры трансформеров, чтобы сделать её доступной для специалистов, заинтересованных в внутреннем устройстве современных ИИ-моделей.

Восход трансформеров

До появления трансформеров традиционные модели сильно полагались на рекуррентные нейронные сети (RNN) и свёрточные нейронные сети (CNN). Хотя эти модели были эффективны, они испытывали трудности с долговременными зависимостями в последовательностях, что делало такие задачи, как перевод языка и генерация текста, сложными. Введение модели трансформера в 2017 году ознаменовало собой значительный сдвиг в возможностях ИИ.

Ключевые компоненты архитектуры трансформера

Трансформеры состоят из нескольких ключевых компонентов, которые работают вместе для эффективной обработки данных:

1. Механизм самовнимания

В сердце архитектуры трансформера лежит механизм самовнимания. Он позволяет модели взвешивать важность различных слов в предложении относительно друг друга. Например, в предложении «Кошка сидела на коврике» модель может распознать, что «кошка» и «сидела» тесно связаны, даже если они не находятся рядом. Эта способность позволяет трансформерам эффективно улавливать контекст и значение.

2. Многоголовое внимание

Трансформеры используют многоголовое внимание, при котором несколько механизмов самовнимания работают параллельно. Каждая голова сосредоточена на различных частях входных данных, что позволяет модели одновременно учить различные отношения. Это улучшает способность модели понимать сложные предложения и тонкие значения.

3. Позиционное кодирование

Поскольку трансформеры изначально не понимают порядок слов, вводится позиционное кодирование, чтобы предоставить этот контекст. Позиционные кодировки добавляются к входным векторным представлениям, чтобы обеспечить распознавание модели последовательности слов. Это дополнение критически важно для задач, зависящих от порядка слов, таких как перевод.

4. Полносвязные нейронные сети

После слоев внимания выходной сигнал проходит через полносвязные нейронные сети. Эти сети применяют серию преобразований к данным, что позволяет дополнительно уточнить понимание модели перед генерацией выходных данных.