Введение. В последние годы в области обработки естественного языка (NLP) произошли значительные успехи благодаря прорывам в архитектуре нейронных сетей. Среди них одна статья меняет правила игры: «Внимание — это все, что вам нужно». Этот документ, опубликованный в 2017 году Васвани и др., представил архитектуру Transformer, которая с тех пор стала краеугольным камнем в НЛП и других областях. В этом сообщении блога мы углубимся в детали этой революционной статьи, изучая, как архитектура Transformer изменила наш подход к задачам преобразования последовательности.
«Внимание — это все, что вам нужно» бросило вызов статус-кво и произвело революцию в НЛП, проложив путь для продвинутых языковых моделей, таких как BERT и GPT, которые изменили наше понимание понимания и генерации языка».
— Эндрю Нг, основатель deeplearning.ai
Ограничения традиционных подходов: до появления Transformer рекуррентные нейронные сети (RNN) и сверточные нейронные сети (CNN) широко использовались для задач преобразования последовательностей, таких как машинный перевод. Однако эти традиционные подходы страдали определенными ограничениями. RNN, хотя и эффективны для захвата последовательных зависимостей, были дорогостоящими в вычислительном отношении из-за их последовательного характера. С другой стороны, CNN, хотя и лучше подходят для распараллеливания, изо всех сил пытались эффективно моделировать долгосрочные зависимости.
Знакомство с Transformer. Архитектура Transformer, представленная в документе, устраняет эти ограничения, полагаясь исключительно на механизм внутреннего внимания. Этот механизм позволяет модели взвешивать важность различных позиций во входной последовательности при прогнозировании. Поступая таким образом, Transformer может обрабатывать все позиции входной последовательности одновременно, что делает ее легко распараллеливаемой.
Механизм внутреннего внимания. Сердцем Трансформера является его механизм внутреннего внимания. Самостоятельное внимание позволяет модели вычислять представления входной последовательности, уделяя внимание всем другим позициям в последовательности. Он вычисляет вес внимания для каждой входной позиции на основе сходства между всеми позициями. Это позволяет модели учитывать релевантность всех других позиций при кодировании конкретной позиции. Веса внимания затем используются для вычисления взвешенной суммы входных представлений, создавая контекстно-зависимые представления для каждой позиции.
Позиционное кодирование. Поскольку в Transformer отсутствует какое-либо внутреннее понятие порядка или положения, вводится позиционное кодирование, чтобы предоставить модели информацию о порядке последовательности. Эти позиционные кодировки добавляются к входным вложениям, предоставляя модели как изученные представления, так и информацию о позициях. Эта объединенная информация помогает Преобразователю понять структуру последовательности.
Кодер и декодер Transformer. Архитектура Transformer состоит из двух основных компонентов: кодировщика и декодера. Кодер берет входную последовательность и генерирует последовательность промежуточных представлений. Декодер берет эти представления и генерирует выходную последовательность. И кодировщик, и декодер состоят из нескольких слоев, каждый из которых содержит механизм самоконтроля и нейронные сети с прямой связью по положению. Механизм самоконтроля позволяет модели фиксировать отношения между различными позициями, в то время как сети прямой связи помогают фиксировать нелинейные зависимости.
Остаточные соединения и нормализация уровней. Для облегчения потока информации через уровни Преобразователя используются остаточные соединения. Эти соединения позволяют градиентам легче распространяться во время обучения, улучшая процесс обучения. Нормализация слоя также применяется после каждого подслоя, нормализуя входные данные и стабилизируя процесс обучения.
Маскирование: в контексте языкового перевода декодер обучается авторегрессивным способом, предсказывая следующее слово в целевой последовательности на основе ранее сгенерированных слов. Чтобы предотвратить обман модели путем непосредственного использования будущих слов, к механизму внутреннего внимания в декодере применяется метод маскирования. Эта маскировка позволяет декодеру во время обучения обращать внимание только на более ранние позиции в целевой последовательности.
Влияние Transformer: способность Transformer моделировать долгосрочные зависимости и его параллелизуемый характер произвели революцию в области НЛП. Он превзошел предыдущие современные модели в различных задачах, включая машинный перевод, понимание языка и распознавание речи. Успех архитектуры Transformer проложил путь для последующих достижений в НЛП, таких как BERT, GPT и других моделей, использующих силу механизмов внимания.
Заключение. В документе «Внимание — это все, что вам нужно» представлена архитектура Transformer, которая изменила ландшафт нейронных сетей для задач преобразования последовательности. Полагаясь на собственное внимание, Transformer преодолел ограничения традиционных подходов и добился ультрасовременной производительности. Его влияние вышло за рамки НЛП, влияя на различные области и вдохновляя на дальнейшие исследования и разработки моделей, основанных на внимании. Transformer остается новаторским вкладом в эту область и продолжает стимулировать инновации в области машинного обучения и искусственного интеллекта.
