Всеобъемлющий обзор «Внимание — это все, что вам нужно»

Новаторская статья «Внимание — это все, что вам нужно» Васвани и др. представила модель Transformer, которая произвела революцию в области обработки естественного языка (NLP). В документе продемонстрирована мощь механизма внимания как автономной архитектуры, которая устраняет необходимость в рекуррентных или сверточных сетях. В этом сообщении блога я подробно расскажу о ключевых концепциях, механизме внимания и общей архитектуре модели Transformer.

1. История

До модели Transformer доминирующими архитектурами для задач NLP были рекуррентные нейронные сети (RNN) и сверточные нейронные сети (CNN). И у RNN, и у CNN были свои недостатки, такие как сложность распараллеливания обучения и обработки долгосрочных зависимостей. Модель Transformer решила эти проблемы, используя только механизм внимания, что позволило ускорить обучение и повысить производительность при выполнении различных задач НЛП.

2. Механизм внимания

Механизм внимания позволяет модели взвешивать важность различных элементов в последовательности при прогнозировании. Он делает это, учась назначать различные веса входным токенам, позволяя модели больше сосредоточиться на соответствующих частях ввода. В механизме внимания есть три основных компонента:

• Запрос: представление текущей позиции или токена в последовательности.
• Ключ: представление всех позиций в последовательности, используемое для расчета сходства между запросом и каждой позицией.
• Значение: представление информации в каждой позиции, используемое для расчета окончательного результата слоя внимания.

Механизм внимания вычисляет взвешенную сумму векторов значений, причем веса определяются сходством между векторами запроса и ключа.

3. Самостоятельное внимание и многоголовое внимание

Самовнимание — это вариант механизма внимания, в котором векторы запроса, ключа и значения исходят из одной и той же входной последовательности. Это позволяет модели изучать отношения между различными позициями на входе.

Модель «Трансформер» развивает эту концепцию, представляя многоголовое внимание. Этот механизм несколько раз вычисляет само-внимание с различными изученными линейными проекциями, что позволяет модели сосредоточиться на разных аспектах ввода. Затем результаты многоголового внимания объединяются и проецируются для создания окончательного результата.

4. Архитектура-трансформер

Преобразователь состоит из архитектуры кодер-декодер. Кодер обрабатывает входную последовательность, а декодер генерирует выходную последовательность. И кодировщик, и декодер состоят из нескольких идентичных слоев, каждый из которых состоит из двух подуровней:

• Multi-Head Self-Attention: этот подуровень вычисляет собственное внимание для различных частей входной последовательности.
• Позиционные сети с прямой связью: это полностью связанные сети с прямой связью, применяемые независимо к каждой позиции.

Остаточные соединения и нормализация слоев также используются на каждом подуровне для улучшения обучения и стабильности модели.

5. Позиционное кодирование

Поскольку модель Transformer не имеет рекуррентных или сверточных слоев, в ней отсутствует возможность фиксировать порядок входной последовательности. Чтобы решить эту проблему, авторы ввели позиционное кодирование, которое вводит в модель информацию о положении каждого токена в последовательности. Позиционные кодировки добавляются к входным вложениям перед подачей в кодировщик.

6. Применение и влияние

Модель Трансформера оказала значительное влияние на исследования и приложения НЛП. Это привело к разработке таких моделей, как BERT, GPT и T5, которые достигли самых современных результатов в различных задачах НЛП. Модель также была адаптирована для других областей, таких как компьютерное зрение и распознавание речи.

Заключение

Модель трансформера, представленная в статье «Внимание — это все, что вам нужно», произвела революцию в НЛП, заменив RNN и CNN более простой и эффективной архитектурой. Механизм внимания, наряду с инновациями, такими как само-внимание и многоголовое внимание, позволяет модели эффективно фиксировать долгосрочные зависимости и распараллеливать обучение. Архитектура кодер-декодер в сочетании с позиционным кодированием позволяет модели обрабатывать и генерировать последовательности с учетом позиционной информации. Влияние модели Transformer проявляется в многочисленных современных моделях и приложениях, которые она вдохновила в различных областях. В целом, модель Трансформера изменила правила игры в НЛП и продолжает формировать будущее этой области.