Что такое архитектура трансформера в одной статье?

Определение архитектуры трансформатора

Трансформатор Архитектура представляет собой модель глубокого обучения, предназначенную для обработки последовательности задач, таких как машинный перевод или резюмирование текста. Предложенная в 2017 году в статье Attention Is All You Need, основная инновация архитектуры заключается в том, что она опирается исключительно на механизм самовнимания, отказываясь от традиционных круговых или конволюционных структур. Позволяя модели параллельно обрабатывать все элементы последовательности, она значительно повышает эффективность обучения и эффективно улавливает дальние зависимости.

Архитектура состоит из двух частей - кодера и декодера, состоящих из нескольких слоев. Кодер преобразует входную последовательность в богатое контекстом представление, при этом каждый слой содержит многоголовый подслой самовнимания и подслой нейронной сети с обратной связью, используя конкатенацию остатков с нормализацией слоев для обеспечения стабильности обучения. Структура декодера аналогична, но с дополнительным слоем внимания кодера-декодера для фокусировки на соответствующих частях входной последовательности при генерации выходного сигнала. Поскольку механизм самовнимания по своей сути не является позиционно-ориентированным, модель вводит информацию об упорядочивании последовательности через позиционное кодирование, обычно реализуемое с помощью функций синуса и косинуса. Transformer стал основой в области обработки естественного языка, стимулируя развитие современных моделей, таких как BERT и GPT, и распространяясь на мультимодальные задачи, такие как компьютерное зрение, обработка речи и т. д., и продемонстрировал отличную универсальность. и расширяемость.

Историческое развитие архитектуры трансформаторов

• Происхождение и история вопроса: Архитектура Transformer родилась в результате размышлений об ограничениях традиционных моделей последовательности. До 2017 года в задачах обработки последовательности доминировали рекуррентные нейронные сети и сети долговременной и кратковременной памяти, но эти модели страдали от низкой скорости обучения и трудностей с улавливанием зависимостей на большом расстоянии. Исследователи искали более эффективную альтернативу, и механизмы внимания использовались в качестве дополнения для повышения производительности рекуррентных нейронных сетей, но Transformer возводит их в ранг основного компонента.
• Основные документы и релизы: В 2017 году исследовательская группа Google официально предложила архитектуру Transformer в статье Attention Is All You Need. В статье подробно описывалась конструкция, основанная на самовнимании, и демонстрировалось ее превосходство с помощью экспериментов по машинному переводу, что быстро привлекло внимание академических и промышленных кругов.
• Раннее применение и воздействие: На начальном этапе Transformer применялся в задачах машинного перевода и показал лучшие результаты на наборе данных WMT. Его возможности распараллеливания позволили обучать крупномасштабные модели, заложив основу для последующей волны предварительно обученных моделей.
• Продвижение сообщества и открытого исходного кода: Интеграция таких реализаций с открытым исходным кодом, как TensorFlow и PyTorch, ускорила популярность Transformer. Исследователи и разработчики быстро приняли архитектуру и создали улучшенные версии, например, оптимизировали вычисления внимания и масштабирование моделей.
• Эволюция и основные этапы: Со временем Transformer породил множество вариантов, таких как BERT для двунаправленного моделирования языка и GPT для генеративных задач. Эти разработки укрепили центральное положение Transformer в обработке естественного языка и стимулировали междоменные приложения.

Основные компоненты архитектуры трансформатора

• Механизм самовнушения: В основе Transformer лежит самовнимание, позволяющее модели оценивать релевантность каждого элемента в последовательности по отношению к другим элементам. Вычисляя векторы запросов, ключей и значений, модель генерирует весовые коэффициенты внимания, которые динамически фокусируются на важных частях, чтобы уловить глобальные зависимости.
• Долгое внимание:: Чтобы улучшить представление модели, многоголовое внимание декомпозирует процесс самовнимания на несколько "голов", каждая из которых изучает различные аспекты представления. Выходы этих "голов" объединяются и линейно преобразуются для интеграции разнообразной контекстуальной информации.
• код позиции: Поскольку само внимание само по себе не содержит позиционной информации, позиционное кодирование вводит порядок последовательности путем добавления векторов, основанных на функциях синуса и косинуса. Это позволяет модели различать позиции элементов и избегать потери структуры последовательности.
• нейронная сеть с обратной связьюЗа каждым слоем внимания следует нейронная сеть с обратной связью, обычно состоящая из двух линейных преобразований и функции активации. Этот компонент выполняет нелинейные преобразования для повышения выразительности модели.
• Остаточное связывание и нормализация слоевКонкатенация остатков помогает смягчить проблему исчезновения градиента, добавляя входы к выходам. Нормализация слоев стабилизирует процесс обучения и обеспечивает равномерное распределение выходов на каждом слое, увеличивая скорость сходимости.

Как работает архитектура трансформатора

• этап обработки входных данных: Входная последовательность сначала преобразуется в вектор вложения с позиционным кодированием. Этот шаг преобразует дискретные лексемы в непрерывное представление с сохранением позиционной информации.
• Работа энкодера: Кодер состоит из нескольких идентичных слоев, наложенных друг на друга. Каждый слой выполняет вычисление самовнимания для нескольких голов, после чего к каждому подслою применяется обработка сети с прямой передачей, конкатенация остатков и нормализация слоев. На выходе кодировщик выдает последовательность богатых контекстом представлений.
• Работа декодера: Декодер также содержит несколько слоев, но дополнительно включает слой внимания кодера-декодера. В подуровне самовнимания декодер использует механизм маскировки для предотвращения утечки информации в будущем и обеспечения авторегрессии. Внимание кодера-декодера помогает декодеру сосредоточиться на входной последовательности.
• Процесс расчета внимания: Функция внимания основана на масштабировании точечного произведения внимания, вычислении точечного произведения запроса и ключа, применении softmax для получения весов после масштабирования и взвешивания вектора суммы. Этот процесс позволяет добиться динамической фокусировки.
• Генерация выходного сигнала: Последний слой генерирует выходные распределения вероятностей с помощью линейного преобразования и softmax, например, в машинном переводе для поочередного генерирования лексем целевого языка. Для обучения используется принуждение учителя, а для вывода - поиск пучков или жадное декодирование.

Области применения архитектуры трансформатора

• обработка естественного языка (NLP): Transformer используется в широком спектре приложений для обработки естественного языка, включая машинный перевод, категоризацию текста, анализ настроения и системы вопросов и ответов. Такие модели, как серии BERT и GPT, основаны на Transformer и достигли прорывов в нескольких эталонных тестах.
• обработка речи: Архитектура адаптирована для распознавания речи и синтеза речи для обработки аудиопоследовательностей. Например, модель Speech-Transformer улучшает задачи перевода разговорного языка.
• компьютерное зрениеВизуальный трансформер разделяет изображения на фрагменты и рассматривает их как последовательности, что позволяет добиться превосходства в классификации изображений и обнаружении целей и бросить вызов доминированию конволюционных нейронных сетей.
• мультимодальная задачаТрансформатор обрабатывает задачи, объединяющие текст и изображения, например, описание изображений, визуальный опрос. Такие модели, как CLIP, используют Transformer для кодирования мультимодального ввода.
• биоинформатика: При анализе геномных последовательностей и предсказании структуры белков Transformer улавливает дальние зависимости между биологическими последовательностями, что способствует развитию персонализированной медицины.

Преимущественные особенности архитектуры трансформера

• Эффективность распараллеливания: Благодаря отсутствию рекуррентной структуры, Transformer может обрабатывать последовательности параллельно, что значительно сокращает время обучения. По сравнению с традиционными рекуррентными нейронными сетями он обучается в несколько раз быстрее, что делает его особенно подходящим для работы с большими объемами данных.
• Зависимый захват на дальних расстояниях: Механизм самовнушения напрямую моделирует отношения между элементами, находящимися на произвольном расстоянии друг от друга в последовательности, что позволяет избежать проблемы исчезновения градиента, характерной для рекуррентных нейронных сетей. Это делает модель более эффективной при работе с длинными документами или сложными последовательностями.
• Масштабируемость и гибкость: Архитектурный дизайн позволяет легко масштабировать размеры моделей и объемы данных. Производительность продолжает повышаться за счет добавления слоев или головок для поддержки развертывания от мобильных устройств до облака.
• превосходная производительность: Базовая модель Transformer позволяет добиться высоких результатов в ряде задач. Например, при машинном переводе значительно повышается качество переводов, а при генерации текстов вывод становится более связным и контекстуально релевантным.
• интерпретируемость: Веса внимания дают наглядное представление о том, на какие компоненты входных данных обращается внимание при принятии решений по модели. Это повышает прозрачность, помогает в отладке и этическом аудите.

Проблемы и ограничения трансформаторной архитектуры

• Требования к вычислительным ресурсам: Трансформаторные модели обычно требуют значительного объема памяти и вычислительной мощности, особенно для больших предварительно обученных моделей. Высокая стоимость обучения может ограничить применение в условиях ограниченных ресурсов.
• риск переоценкиПереоценка становится проблемой по мере увеличения параметров модели. Для борьбы с этой проблемой необходимы методы регуляризации, такие как методы отбрасывания, или большие объемы данных, но сам сбор данных может быть затруднен.
• Недостаточные объясненияХотя весовые коэффициенты внимания можно визуализировать, процесс принятия решений в модели остается "черным ящиком".
• Адаптация домена: Трансформатор может снижать производительность из-за смещения обучающих данных в специфических областях, таких как медицина или юридические тексты. Миграционное обучение помогает, но требует настройки под конкретный домен.

Процесс обучения для архитектуры Transformer

• Подготовка данных: В начале обучения входные последовательности бинируются и преобразуются во вкрапления. После добавления позиционного кодирования данные обрабатываются пакетно, чтобы оптимизировать использование графического процессора. Обычные наборы данных включают WMT для перевода или Википедию для предварительного обучения.
• Выбор функции потерь: Для последовательных задач обычно используется потеря кросс-энтропии для вычисления разницы между предсказанным результатом и истинной меткой. В самоконтролируемом предварительном обучении используются потери маскированной языковой модели, например маскированной языковой модели BERT.
• Использование оптимизатора: Популярностью пользуется оптимизатор Adam, сочетающий в себе планирование скорости обучения, такое как шаги разминки и затухания. Это стабилизирует обучение, улучшает сходимость и особенно подходит для крупномасштабных моделей.
• метод регуляризации: Метод отбрасывания применяется к сетям с весовым коэффициентом внимания и фидфорвардным сетям для предотвращения переподгонки. Обрезка градиента позволяет избежать градиентного взрыва и обеспечивает стабильность обучения.
• Оценка и валидацияМетрики, такие как недоумение или точность, отслеживаются на валидационном множестве во время обучения. Стратегии ранней остановки предотвращают перебор, а контрольные точки модели сохраняют наилучшую версию.

Варианты и усовершенствования архитектуры трансформатора

• Вариант BERTBERT вводит двунаправленное предварительное обучение, а такие модели, как RoBERTa, оптимизируют стратегию обучения, а ALBERT уменьшает совместное использование параметров для повышения эффективности. Эти варианты еще больше повышают производительность в задачах обработки естественного языка.
• Серия GPT: Модель GPT фокусируется на генерации авторегрессии, а GPT-2 и GPT-3 расширяются, чтобы продемонстрировать возможности обучения на меньших выборках. Улучшения включают более эффективное вычисление внимания и увеличенную длину контекста.
• Эффективный трансформатор: Для снижения вычислительных затрат такие варианты, как Linformer, уменьшают аттенционную сложность, а Reformer вводит локально чувствительное хеширование. Это делает Transformer более подходящим для сценариев с ограниченными ресурсами.
• Мультимодальные расширения: Модели, такие как Visual Transformer для зрения, DALL-E для генерации изображений, расширение Transformer на нетекстовые области. Интеграция различных типов данных для создания единой структуры ИИ.
• Этика и повышение безопасности: Для борьбы с предвзятостью и злоупотреблениями такие варианты, как трансформер без предвзятости, включают ограничения на справедливость. Исследования сосредоточены на интерпретируемости и контролируемой генерации для продвижения ответственного ИИ.

Будущие направления развития архитектуры трансформатора

• Оптимизация эффективности: Будущая работа будет направлена на снижение требований к вычислениям и памяти, либо за счет сжатия моделей, либо за счет дистилляции знаний, либо за счет совместного проектирования аппаратного обеспечения. Цель состоит в том, чтобы сделать Transformer жизнеспособным на граничных устройствах.
• Межполевая интеграция: Transformer предполагает более глубокую интеграцию в научные области, такие как моделирование климата или открытие лекарств. Обработка мультимодальных потоков данных для более обобщенного ИИ.
• интерпретируемый искусственный интеллект (ИИ): Повышение прозрачности модели путем разработки инструментов для визуализации механизмов внимания и путей принятия решений. Это повышает доверие пользователей и отвечает нормативным требованиям.
• адаптивное обучение: Исследование динамических архитектур, которые настраивают параметры или паттерны внимания в зависимости от задачи. Адаптивные модели могут сократить ручную настройку параметров и повысить степень автоматизации.
• Этика и социальное воздействие: Озабоченность этическими последствиями трансформера, включая смягчение предвзятости и защиту конфиденциальности. Сообщество будет способствовать установлению стандартов, чтобы технология приносила пользу обществу.