В последние годы машинное обучение (ML) добилось гигантских успехов, произведя революцию в самых разных областях, от здравоохранения до развлечений. Алгоритмы машинного обучения — это волшебники за кулисами, которые наделяют нас исключительными способностями прогнозировать тенденции фондового рынка, обнаруживать болезни на более раннем этапе и даже генерировать человекоподобный текст. Секрет этих экстраординарных способностей часто заключается в глубоком обучении, подмножестве машинного обучения, которое работает на основе имитации функционирования человеческого мозга.

В этой области класс моделей значительно затмил другие - модели Transformer. Первоначально представленный в оригинальной статье «Внимание — это все, что вам нужно» Васвани и др. (2017), Трансформеры стали краеугольным камнем большинства современных (SOTA) моделей обработки естественного языка (NLP), таких как BERT, GPT-3 и T5. Сегодня мы познакомимся с этими интересными моделями поближе.

Что такое модели-трансформеры?

Проще говоря, Трансформеры — это модели глубокого обучения, в которых используются механизмы самоконтроля. Они могут обрабатывать входные данные (такие как текст или изображения) параллельно, а не последовательно, что было основным узким местом в их предшественниках — моделях рекуррентных нейронных сетей (RNN) и долговременной кратковременной памяти (LSTM). Эта возможность параллельной обработки значительно ускоряет обучение и позволяет модели обрабатывать более длинные последовательности, улучшая понимание контекста.

Сила внимания

Центральным понятием моделей Transformer является механизм внимания. Суть внимания состоит в том, чтобы дать модели понять, на что обращать внимание при обработке входных данных.

Например, в контексте НЛП, если модель переводит предложение «Кошка, которая уже поела, не была голодна» при переводе «не была голодна», она должна уделять больше внимания «Кошка» и «уже». съел свою еду», а не «какой».

В механизме внутреннего внимания, используемом Transformers, каждый элемент во входной последовательности имеет возможность «уделять внимание» или фокусироваться на всех других элементах, что позволяет модели лучше фиксировать контекст и отношения в данных.

Понимание архитектуры трансформатора

Давайте углубимся в архитектуру модели Transformer. По сути, он состоит из кодировщика и декодера. Обе части представляют собой стопки идентичных слоев, каждый из которых состоит из двух подслоев: слоя самоконтроля и нейронной сети с прямой связью.

  • Кодировщик: работа кодировщика заключается в обработке входных данных и отображении их в многомерное пространство, известное как скрытое пространство. Каждый уровень в Encoder применяет самостоятельную обработку и обрабатывает входные данные параллельно, фиксируя зависимости между элементами.
  • Декодер: декодер берет выходные данные из кодировщика и генерирует окончательную выходную последовательность. В отличие от кодировщика, декодер обрабатывает последовательность элемент за элементом, обращая внимание не только на декодер, но и на выход кодировщика, что позволяет ему сосредоточиться на соответствующих частях входной последовательности.

Трансформеры в действии

С момента своего создания модели Transformer привели к прорывам в многочисленных задачах НЛП, таких как машинный перевод, обобщение текста и анализ настроений. Они являются движущей силой мощных моделей, таких как GPT-3 от OpenAI, которая может генерировать впечатляюще связный и контекстуально релевантный текст, и BERT от Google, которая произвела революцию в том, как мы выполняем такие задачи, как классификация текста и распознавание именованных объектов.

Совсем недавно Трансформеры нашли применение за пределами НЛП. Например, Vision Transformer (ViT) применяет архитектуру Transformer для классификации изображений, обрабатывая фрагменты изображений так, как если бы они были словами в предложении, и демонстрируя впечатляющую производительность.