В 2017 году исследовательская работа под названием «Внимание — это все, что вам нужно» представила революционную архитектуру нейронной сети под названием «Трансформер», которая обеспечивает высочайшую производительность в задачах обработки естественного языка. Статья была опубликована группой исследователей из Google, в которую вошли Ашиш Васвани, Ноам Шазир, Ники Пармар, Якоб Ушкорейт, Ллион Джонс, Айдан Н. Гомес, Лукаш Кайзер и Илья Полосухин.

До Transformer большинство архитектур нейронных сетей использовали рекуррентные нейронные сети (RNN) или сверточные нейронные сети (CNN) для обработки последовательных входных данных. Однако у этих моделей есть ограничения, такие как невозможность распараллелить вычисления и трудности с захватом долгосрочных зависимостей во входных данных.

Архитектура Transformer использует новый механизм самоконтроля, который позволяет модели обращать внимание на разные части входной последовательности в разных позициях. Такой подход позволяет модели фиксировать зависимости между входными токенами независимо от их положения в последовательности без необходимости повторных соединений или сверточных фильтров.

В Transformer входная последовательность сначала встраивается в многомерное векторное пространство, а затем подается на несколько уровней сетей самоконтроля и прямой связи. Каждый уровень само-внимания состоит из трех подуровней: механизма само-внимания с несколькими головками, шага нормализации слоя и нейронной сети с прямой связью. Механизм самоконтроля с несколькими головками является сердцем Transformer и позволяет модели фиксировать зависимости между различными частями входной последовательности.

Одним из ключевых преимуществ архитектуры Transformer является ее способность распараллеливать вычисления во входной последовательности, что значительно ускоряет обучение и логические выводы. Это отличается от RNN, которые должны обрабатывать входные токены последовательно и, следовательно, намного медленнее.

Архитектура Transformer использовалась для достижения самой современной производительности в широком диапазоне задач обработки естественного языка, таких как машинный перевод, языковое моделирование и ответы на вопросы. Фактически, языковая модель GPT-3 на основе Transformer, выпущенная OpenAI в 2020 году, была признана крупным прорывом в области обработки естественного языка.

Архитектура Transformer состоит из кодера и декодера, которые состоят из нескольких уровней сетей самообслуживания и прямой связи. Кодер обрабатывает входную последовательность, а декодер генерирует выходную последовательность.

Каждый слой внутреннего внимания в Transformer состоит из нескольких головок внимания, которые позволяют модели одновременно уделять внимание различным частям входной последовательности. Головки внимания вычисляют взвешенную сумму входной последовательности, где веса определяются сходством между вектором запроса (который представляет текущую позицию в последовательности) и ключевыми векторами (которые представляют все позиции в последовательности). Полученная взвешенная сумма затем передается через линейный слой и функцию softmax для получения выходных данных механизма внимания.

Затем выходные данные механизма внимания передаются через нейронную сеть с прямой связью, которая независимо применяет нелинейное преобразование к каждой позиции в последовательности. Сеть прямой связи состоит из двух линейных слоев, разделенных функцией активации ReLU.

Каждый слой в Transformer также включает в себя остаточные соединения и нормализацию слоев, которые помогают стабилизировать процесс обучения и повысить производительность модели.

В документе «Внимание — это все, что вам нужно» продемонстрирована эффективность архитектуры Transformer в нескольких задачах обработки естественного языка, включая машинный перевод, языковое моделирование и обобщение. В частности, Transformer продемонстрировал высочайшую производительность в задачах машинного перевода WMT 2014 с английского на немецкий и с английского на французский, значительно превзойдя предыдущие методы.

С момента своего появления архитектура Transformer стала популярным выбором для задач обработки естественного языка и использовалась для разработки многих современных моделей, таких как GPT-2, GPT-3 и BERT. Способность Transformer захватывать долгосрочные зависимости и распараллеливать вычисления значительно продвинула область глубокого обучения и открыла новые возможности для обработки естественного языка.

В дополнение к задачам обработки естественного языка архитектура Transformer также применяется в других областях, таких как компьютерное зрение и распознавание речи. Например, Vision Transformer (ViT) представляет собой архитектуру на основе Transformer, в которой достигнута самая современная производительность в задачах классификации изображений.

Успех архитектуры Transformer также привел к дальнейшим исследованиям механизмов внимания и их приложений. Были предложены варианты преобразователя, такие как разреженный преобразователь и исполнитель, которые направлены на снижение вычислительной сложности механизма внимания при сохранении его эффективности.

Одним из наиболее заметных приложений архитектуры Transformer является языковая модель GPT-3, выпущенная в 2020 году компанией OpenAI. GPT-3 — это массивная языковая модель, содержащая 175 миллиардов параметров и обученная на различных текстовых источниках. GPT-3 продемонстрировал замечательные возможности генерации и понимания языка и использовался для таких задач, как ответы на вопросы, завершение текста и даже создание компьютерного кода.

Однако использование больших языковых моделей, таких как GPT-3, также вызвало опасения по поводу их воздействия на окружающую среду и возможности получения предвзятых или вредных результатов. Таким образом, исследователи изучают способы разработки более эффективных и ответственных языковых моделей, которые по-прежнему могут использовать преимущества механизмов внимания.

Архитектура Transformer также использовалась для задач обучения без учителя, таких как языковое моделирование и изучение представлений. Было показано, что предварительное обучение языковой модели на основе Transformer на больших объемах текстовых данных повышает производительность последующих задач обработки естественного языка, таких как анализ настроений и распознавание именованных объектов. Этот подход, известный как предварительное обучение и тонкая настройка, стал стандартной практикой обработки естественного языка и привел к значительным улучшениям в современном состоянии.

Еще одним преимуществом архитектуры Transformer является ее гибкость и адаптируемость к различным типам входных данных. В отличие от традиционных рекуррентных нейронных сетей, Transformer не имеет фиксированного порядка обработки входных данных и может обрабатывать любую часть входной последовательности в любое время. Это делает его хорошо подходящим для задач, связанных с обработкой последовательных или иерархических данных, таких как генерация музыки, предсказание структуры белка и обработка графиков.

Однако использование механизмов внимания также связано с некоторыми проблемами, особенно с точки зрения вычислительной сложности и требований к памяти. Механизм внимания имеет квадратичную временную и пространственную сложность по отношению к длине последовательности, что может затруднить его применение к очень длинным последовательностям. Для решения этой проблемы было предложено несколько методов, таких как ограничение внимания подмножеством входной последовательности или использование разреженного внимания.

документ «Внимание — это все, что вам нужно» и представленная в нем архитектура Transformer произвели революцию в области обработки естественного языка и глубокого обучения. Механизм внимания оказался мощным инструментом для захвата долгосрочных зависимостей в последовательных данных, а способность Transformer распараллеливать вычисления значительно повысила эффективность нейронных сетей. Благодаря продолжающимся исследованиям и разработкам архитектура Transformer и ее варианты, вероятно, продолжат раздвигать границы искусственного интеллекта и помогут нам лучше понять природу человеческого языка и познания.