Что такое модель трансформера?

Модель трансформатора — это архитектура глубокого обучения, представленная в статье 2017 года «Внимание — это все, что вам нужно» Васвани и др. Он произвел революцию в обработке естественного языка (NLP) и с тех пор стал основой мощных генеративных моделей искусственного интеллекта, таких как GPT, BERT и T5. В отличие от традиционных последовательных моделей, таких как RNN или LSTM, которые обрабатывают входные данные шаг за шагом, трансформаторы обрабатывают сразу целые последовательности с помощью механизма, называемого самовниманием. Этот механизм позволяет модели взвешивать важность различных слов в предложении относительно друг друга, независимо от их положения. Например, в предложении «Кошка села на коврик» слово «кошка» может быть напрямую связано со словом «сидеть», не требуя пошагового разбора каждого промежуточного слова. Трансформатор состоит из двух основных частей: энкодера и декодера. Кодировщик обрабатывает входные данные и генерирует контекстное представление, в то время как декодер использует это представление для создания выходных данных. Каждый компонент состоит из нескольких уровней, которые включают в себя самовнимание, сети прямой связи и нормализацию слоев, с остаточными соединениями для помощи в обучении. Трансформаторы обладают высокой степенью распараллеливания, что делает обучение более быстрым и эффективным на современном оборудовании, таком как графические процессоры и ТПУ. Они также являются гибкими и применимы не только к тексту, но и к изображениям, аудио и мультимодальным данным. Их способность улавливать сложные шаблоны и долгосрочные зависимости позволила создать революционные приложения, такие как машинный перевод, обобщение, генерация текста, генерация кода и подписи к изображениям. Подводя итог, можно сказать, что модель трансформатора является основополагающей архитектурой в глубоком обучении, особенно подходящей для генеративных задач и играющей центральную роль во многих современных системах искусственного интеллекта. Понимание трансформеров важно для всех, кто проходит курс прикладного генеративного ИИ.