Трансформер в нейронных сетях

Трансформер — это модель глубокого обучения, которая была разработана для обработки последовательностей, таких как тексты, аудио-сигналы и временные ряды. Она была представлена в статье «Attention Is All You Need» в 2017 году.

Трансформер основан на механизме внимания (attention), который позволяет сети обращать внимание на различные части входных последовательностей при обработке информации. Он состоит из двух основных компонентов: кодировщика (encoder) и декодировщика (decoder).

Кодировщик трансформера получает на вход последовательность токенов (например, слова в предложении) и преобразует ее в скрытое представление, называемое контекстом. Кодировщик состоит из нескольких слоев, каждый из которых состоит из двух подслоев: многофакторный слой внимания (multi-head attention layer) и полносвязный слой (feed-forward layer).

Многофакторный слой внимания позволяет кодировщику «сосредоточиться» на различных частях входной последовательности при вычислении скрытого представления. Он вычисляет векторное произведение между входным вектором и вектором весов, называемым вектором внимания. Это вычисление происходит несколько раз с разными векторами внимания, что позволяет модели учитывать несколько аспектов входной последовательности одновременно.

После слоя внимания следует полносвязный слой, который преобразует выходной вектор слоя внимания в новое скрытое представление последовательности.

Декодировщик трансформера используется для генерации последовательности на основе контекста, полученного от кодировщика. Он также состоит из нескольких слоев многофакторного слоя внимания и полносвязных слоев. Однако в отличие от кодировщика, декодировщик также использует дополнительный слой внимания, называемый маскированным многофакторным слоем внимания, чтобы обеспечить корректное предсказание следующих токенов в последовательности.

Таким образом, трансформер — это мощная модель глубокого обучения для обработки последовательностей, которая использует механизм внимания для учета контекста при обработке информации.

Больше технических деталей вы можете найти в этом документе: https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf

Похожие записи

1. ChatGPT: как работает модель искусственного интеллекта
2. Трансформер в нейронных сетях