Проблемы, которые предшествовали появлению трансформеров
До 2017 года в сфере обработки естественного языка (НЛП) доминировали рекуррентные нейронные сети (RNN) и их более сложные варианты, такие как LSTM (долгосрочная краткосрочная память). Эти модели были способны анализировать последовательность данных, например текст, где порядок слов имеет значение. Однако у RNN были некоторые ограничения:
Трудности в обработке последовательно последовательностей : Рекуррентные сети имели проблемы с сохранением и обработкой информации на небольших отрезках текста. Это привело к потере важного контекста.
Медленность и сложность обучения : RNN работала последовательно, что заметно, что обучение требовало большого количества ресурсов и времени.
Сложность параллельной обработки : Рекуррентные сети плохо поддаются параллельным вычислениям, что делает их неэффективными для применения на больших объемах данных.
Архитектура трансформеров: ключевая идея
Исследователи из Google предложили совершенно новый подход, который позволяет снизить рекуррентность и использовать другой механизм – механизм внимания . Эта идея была основана на предположении, что для понимания последовательности данных важно сосредоточиться на ключевых частях, оставляя незначительные.
Основные компоненты трансформеров:
Механизм внимания : он позволяет моделям на каждом этапе фокусироваться на разных частях в соответствии с последовательностью, уделяя больше внимания наиболее значимым элементам. Механизм называется самовниманием, потому что модель находит взаимосвязи между одними элементами и той же последовательностью.
Многоголовое внимание : для того, чтобы учесть различные аспекты данных, трансформеры используют несколько «голов» внимания, которые фокусируются на разных частях текста одновременно. Это позволяет модели создавать более сложные и детализированные взаимосвязи между словами или другими элементами по последовательности.
Энкодер-декодерная архитектура : Трансформеры состоят из двух основных частей – энкодера и декодера. Энкодер считывает входные данные и преобразует их в закодированное представление, а декодер на основе этого представления получает новый текст или результат. Такая структура оказалась особенно мощной для решения задач и других задач, связанных с генерацией последовательностей.
Параллельная обработка : Трансформаторы работают параллельно с каждым компонентом последовательности, что значительно ускоряет процесс обработки и обработки данных.
Преимущества трансформеров
Модель трансформера решила многие проблемы, которые ранее ограничивали RNN и LSTM:
Возможность параллельной обработки : Трансформеры могут обрабатывать целые данные последовательности данных одновременно, что затрудняет обработку.
Эффективность в работе с длительными постоянствами : благодаря механизму внимания, трансформеры могут легко учитывать контекст, который находился далеко в начале текста, что обеспечивает понимание длинных текстов и контекста.
Легкость масштабирования : Трансформеры легко масштабируются, что позволяет создавать очень большие модели, обрабатываемые в огромных объемах данных. Это стало основой для создания мощных языковых моделей, таких как GPT и BERT.
Почему трансформеры совершили революцию?
Статья «Внимание – это все, что вам нужно» не только предложила новую архитектуру, но и доказала ее эффективность на практике. Исследователи из Google доказали, что их модель превосходит RNN и LSTM по точности в задачах передачи, обработки и генерации текста. Но самое главное – трансформеры сделали возможным создание моделей, способных обучаться на массивных объёмах данных и показывать невероятные результаты.
