Понимание архитектуры трансформеров простым языком

Трансформеры произвели революцию в области искусственного интеллекта, особенно в обработке естественного языка (NLP). Эта статья нацелена на то, чтобы разбить сложные концепции архитектуры трансформеров на доступные понятия, которые легко понять даже тем, кто нов в AI.

Что такое трансформеры?

Трансформеры — это тип архитектуры нейронной сети, разработанный для обработки последовательных данных, в первую очередь языка. Они были представлены в революционной статье, написанной исследователями из Google в 2017 году, и с тех пор стали основой многих современных языковых моделей, включая BERT и GPT.

Ключевое новшество трансформеров заключается в их способности эффективно обрабатывать долгосрочные зависимости в тексте по сравнению с предыдущими моделями, такими как рекуррентные нейронные сети (RNN).

Ключевые характеристики трансформеров:

• Механизм самовнимания: это позволяет модели оценивать важность различных слов в предложении относительно друг друга, что способствует более глубокому пониманию контекста.
• Позиционное кодирование: трансформеры используют позиционные кодировки для сохранения порядка слов, поскольку они обрабатывают все слова параллельно, а не последовательно.
• Масштабируемость: в отличие от RNN, трансформеры могут быть легко масштабируемыми, что делает их подходящими для обучения на больших наборах данных.

Архитектура трансформера

Архитектура трансформера состоит из двух основных компонентов: энкодера и декодера. Каждый компонент состоит из набора идентичных слоев.

Энкодер

Энкодер обрабатывает входные данные и состоит из нескольких слоев, каждый из которых содержит два основных подсистема:

1. Многоголовое самовнимание: этот механизм позволяет модели одновременно фокусироваться на разных частях входного предложения, улавливая различные нюансы значения.
2. Полносвязная нейронная сеть: после механизма внимания данные пропускаются через полносвязную сеть для дальнейшей обработки.

Декодер