Трансформер

Трансформер — это архитектура нейронных сетей, основанная на механизме внимания (attention), предназначенная для обработки последовательных данных, в первую очередь текста. В отличие от рекуррентных (RNN) и свёрточных (CNN) сетей, трансформер обрабатывает все элементы последовательности параллельно, что позволяет значительно ускорить обучение и эффективно улавливать долгосрочные зависимости. Архитектура была предложена в 2017 году группой исследователей Google Brain в статье «Attention Is All You Need» и с тех пор стала основой для большинства современных моделей в области обработки естественного языка (NLP), компьютерного зрения и других задач.

История

Предпосылки появления

До появления трансформеров доминирующими подходами в NLP были рекуррентные нейронные сети (LSTM, GRU) и свёрточные сети. RNN обрабатывали последовательности поэлементно, что приводило к проблеме исчезающего градиента и затрудняло учёт контекста на большом расстоянии. Кроме того, последовательная обработка не позволяла эффективно распараллеливать вычисления. Механизм внимания, предложенный ранее (например, в моделях машинного перевода), позволял модели «сосредотачиваться» на разных частях входной последовательности, но он использовался как дополнение к RNN.

Публикация 2017 года

В июне 2017 года группа исследователей из Google (Ашвин Васуани, Ноам Шазир, Ники Пармар и другие) опубликовала статью «Attention Is All You Need», в которой предложила архитектуру, полностью отказавшуюся от рекуррентных и свёрточных слоёв в пользу исключительно механизма внимания. Эта архитектура была названа Transformer. В статье была продемонстрирована её эффективность в задачах машинного перевода, где трансформер достиг нового на тот момент уровня качества (BLEU) при значительно меньшем времени обучения.

Развитие и влияние

После публикации трансформер быстро стал стандартом в NLP. В 2018 году компания Google представила BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) — модель, основанную на трансформере, которая установила рекорды в 11 задачах NLP. В 2019 году компания OpenAI выпустила GPT-2, а затем GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer), которые продемонстрировали способность генерировать связный текст и выполнять задачи без дополнительного обучения (zero-shot learning). В последующие годы трансформеры были адаптированы для компьютерного зрения (Vision Transformer, ViT), обработки аудио (Speech Transformer) и других областей.

Архитектура

Трансформер состоит из двух основных блоков: энкодера (encoder) и декодера (decoder). В оригинальной архитектуре энкодер и декодер представляют собой стопку из N идентичных слоёв (обычно N=6). Каждый слой энкодера содержит два подуровня: механизм многоголового самовнимания (multi-head self-attention) и полносвязную нейронную сеть прямого распространения (feed-forward network). В декодере добавляется третий подуровень — механизм перекрёстного внимания (cross-attention), который позволяет декодеру обращаться к выходу энкодера.

Механизм внимания (Attention)

Ключевой компонент трансформера — функция Scaled Dot-Product Attention. Для каждого элемента последовательности вычисляются три вектора: запрос (Query, Q), ключ (Key, K) и значение (Value, V). Внимание между элементами вычисляется как взвешенная сумма значений, где веса определяются сходством между запросом и ключом:

\[ \text{Attention}(Q, K, V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V \]

где \(d_k\) — размерность ключей. Масштабирование на \(\sqrt{d_k}\) предотвращает чрезмерно большие значения скалярных произведений, которые могут привести к исчезающему градиенту в функции softmax.

Многоголовое внимание (Multi-Head Attention)

Вместо одного механизма внимания трансформер использует несколько «голов» (heads). Каждая голова выполняет операцию внимания на разных проекциях Q, K и V, что позволяет модели улавливать различные типы зависимостей (например, синтаксические и семантические). Результаты всех голов конкатенируются и проецируются обратно в исходную размерность.

Позиционное кодирование (Positional Encoding)

Поскольку трансформер обрабатывает последовательность параллельно, он не имеет врождённого представления о порядке элементов. Для внесения информации о позиции в модель используются позиционные кодировки — синусоидальные функции разной частоты, которые добавляются к входным эмбеддингам. В более поздних моделях (например, GPT) применяются обучаемые позиционные эмбеддинги.

Остаточные связи и нормализация

Каждый подуровень в трансформере окружён остаточной связью (residual connection) и слоем нормализации (layer normalization). Остаточные связи помогают бороться с затуханием градиента в глубоких сетях, а нормализация стабилизирует обучение.

Разновидности и модификации

Энкодерные модели

Эти модели используют только энкодер трансформера. Они предназначены для задач, где требуется понимание всего контекста входной последовательности (например, классификация текста, ответы на вопросы). Примеры: BERT (Google), RoBERTa (Meta — организация признана экстремистской и запрещена в РФ), ALBERT.

Декодерные модели

Используют только декодер. Они генерируют последовательность пошагово, предсказывая следующий элемент на основе предыдущих. Примеры: GPT (OpenAI), LLaMA (Meta — организация признана экстремистской и запрещена в РФ), YaLM (Яндекс).

Энкодер-декодерные модели

Полная архитектура трансформера, применяется в задачах, где входная и выходная последовательности имеют разную природу (например, машинный перевод, суммаризация). Примеры: T5 (Google), BART (Meta — организация признана экстремистской и запрещена в РФ).

Эффективные модификации

Для снижения вычислительной сложности (которая квадратична относительно длины последовательности) были разработаны различные модификации: Reformer (использует LSH-внимание), Longformer (разреженное внимание), Linformer (линейное внимание), Performer (аппроксимация ядра).

Применение

Обработка естественного языка (NLP)

Трансформеры являются основой для большинства современных NLP-систем. Они применяются в:

• Машинном переводе (Google Translate, DeepL)
• Генерации текста (ChatGPT, GPT-4, YandexGPT)
• Суммаризации текста
• Анализе тональности
• Вопросно-ответных системах
• Распознавании именованных сущностей (NER)

Компьютерное зрение

Vision Transformer (ViT) показал, что трансформеры могут конкурировать со свёрточными сетями в задачах классификации изображений. Также существуют гибридные архитектуры (например, Swin Transformer) и модели для детекции объектов (DETR).

Мультимодальные модели

Трансформеры используются для обработки данных разных модальностей (текст, изображение, аудио). Примеры: CLIP (OpenAI), DALL-E (генерация изображений по текстовому описанию), Flamingo (DeepMind).

Биоинформатика

Архитектуры на основе трансформеров применяются для анализа последовательностей ДНК, предсказания структуры белков (AlphaFold от DeepMind использует модифицированный трансформер) и моделирования молекулярных взаимодействий.

Критика и ограничения

Вычислительная сложность

Основной недостаток трансформеров — квадратичная зависимость вычислительных затрат от длины последовательности. Это делает обработку очень длинных текстов (например, целых книг) или изображений высокого разрешения ресурсоёмкой. Для решения этой проблемы разрабатываются линейные и разреженные варианты внимания.

Объём данных и энергии

Современные большие языковые модели (GPT-3, LLaMA) требуют огромных объёмов данных для обучения и значительных вычислительных ресурсов, что приводит к высокому энергопотреблению и углеродному следу. Это вызывает критику со стороны экологов и исследователей, указывающих на необходимость более эффективных подходов.

Отсутствие истинного понимания

Несмотря на впечатляющие результаты, трансформеры не обладают пониманием смысла в человеческом смысле. Они генерируют текст на основе статистических закономерностей, что может приводить к фактическим ошибкам, «галлюцинациям» (генерации ложной информации) и предвзятости, заложенной в обучающих данных.

Проблема контекстного окна

Хотя существуют модели с контекстным окном до 100 тысяч токенов (например, GPT-4 Turbo, Claude), эффективное использование очень длинного контекста остаётся сложной задачей. Модели могут «забывать» информацию из середины последовательности.

Интересные факты

• Название «трансформер» не связано с одноимённой франшизой о роботах, а отражает идею преобразования (трансформации) входных данных.
• В оригинальной статье «Attention Is All You Need» авторы использовали 8 голов внимания и размерность модели 512.
• Крупнейшие языковые модели на основе трансформеров (например, GPT-4) содержат сотни миллиардов параметров и обучаются на кластерах из тысяч графических процессоров в течение нескольких месяцев.
• В 2023 году компания Google представила модель Gemini, которая, по заявлению разработчиков, превосходит GPT-4 в ряде тестов.

Источники

• Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., et al. (2017). «Attention Is All You Need». Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS).
• Devlin, J., Chang, M. W., Lee, K., et al. (2019). «BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding». NAACL-HLT.
• Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., et al. (2020). «Language Models are Few-Shot Learners». NeurIPS.
• Dosovitskiy, A., Beyer, L., Kolesnikov, A., et al. (2021). «An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale». ICLR.
• Jumper, J., Evans, R., Pritzel, A., et al. (2021). «Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold». Nature.