Трансформер: архитектура нейросетей и её применение¶

Трансформер — это архитектура искусственных нейронных сетей, основанная на механизме самовнимания (self-attention), которая используется преимущественно для обработки последовательных данных, таких как текст, речь или временные ряды. Впервые предложена в 2017 году в исследовательской статье «Attention Is All You Need» коллективом авторов из компании Google. Ключевой особенностью архитектуры является отказ от рекуррентных и свёрточных слоёв в пользу параллельной обработки всей последовательности, что позволило значительно ускорить обучение и улучшить качество решения задач в области обработки естественного языка (NLP). На базе трансформеров построены такие широко известные системы, как GPT, BERT и ряд других больших языковых моделей.

¶История

Предпосылкой к созданию трансформера стали ограничения предшествующих архитектур — рекуррентных нейронных сетей (RNN) и сетей с долгой краткосрочной памятью (LSTM). Эти модели обрабатывали последовательности поэлементно, что делало обучение медленным и затрудняло учёт долгосрочных зависимостей между удалёнными элементами текста. Механизм внимания, предложенный ранее для задач машинного перевода, позволял модели сосредотачиваться на релевантных частях входных данных, однако использовался лишь как дополнение к рекуррентным слоям.

В июне 2017 года группа исследователей Google Brain во главе с Ашвином Ваcвани опубликовала статью, в которой предложила полностью отказаться от рекуррентных вычислений. Предложенная архитектура, названная Transformer, использовала исключительно механизмы внимания. Эксперименты показали, что модель достигает более высокого качества машинного перевода при меньших затратах на обучение. В последующие годы архитектура была адаптирована для множества задач: появились модели BERT (2018) от Google, предназначенные для понимания языка, и GPT (2018—2023) от компании OpenAI, ориентированные на генерацию текста. Эти разработки привели к буму больших языковых моделей и широкому внедрению трансформеров в промышленные продукты.

¶Устройство

Базовая архитектура трансформера состоит из двух основных блоков: кодировщика (encoder) и декодировщика (decoder). Кодировщик преобразует входную последовательность в набор скрытых представлений, а декодировщик на основе этих представлений генерирует выходную последовательность. В зависимости от задачи используются полная архитектура (машинный перевод), только кодировщик (анализ текста, классификация) или только декодировщик (генерация текста).

Основными компонентами каждого слоя трансформера являются:

• Механизм самовнимания — вычисляет степень взаимосвязи между всеми парами элементов последовательности. Для каждого элемента формируются три вектора: запрос (query), ключ (key) и значение (value). Вес внимания определяется как скалярное произведение запроса и ключа, нормированное функцией softmax. Это позволяет модели учитывать контекст всей последовательности одновременно.
• Многоголовое внимание — механизм самовнимания выполняется несколько раз параллельно с различными обучаемыми проекциями. Результаты объединяются, что позволяет модели извлекать различные типы зависимостей (синтаксические, семантические, локальные и глобальные).
• Позиционное кодирование — поскольку архитектура не содержит рекуррентных слоёв, порядок элементов последовательности учитывается путём добавления к входным векторам специальных сигналов (синусоидальных функций или обучаемых векторов).
• Полносвязная сеть прямого распространения — применяется к каждому элементу последовательности отдельно после слоя внимания и выполняет нелинейное преобразование признаков.
• Остаточные связи и нормализация слоя — используются для стабилизации обучения глубоких сетей.

¶Разновидности

В ходе развития архитектуры выделилось несколько ключевых семейств моделей на основе трансформеров:

• Авторегрессионные модели (GPT, LLaMA) — обучаются предсказывать следующий элемент последовательности. Используют только декодировщик и применяются для генерации текста, написания кода, вопросно-ответных систем.
• Модели с двусторонним контекстом (BERT, RoBERTa) — используют только кодировщик и обучаются на задаче маскирования слов. Понимают контекст как слева, так и справа от целевого слова, что эффективно для анализа тональности, распознавания именованных сущностей и поиска.
• Модели кодировщик-декодировщик (T5, BART) — сохраняют полную архитектуру и применяются для задач преобразования текста: перевода, суммаризации, перефразирования.
• Эффективные трансформеры — модификации, снижающие вычислительную сложность самовнимания с квадратичной до линейной (Longformer, Reformer, Linformer). Предназначены для обработки сверхдлинных документов.

¶Применение

Первоначально трансформеры создавались для машинного перевода, однако в настоящее время область их использования значительно шире:

• Обработка естественного языка: машинный перевод, анализ тональности, извлечение информации, автоматическое реферирование, чат-боты и виртуальные ассистенты.
• Генерация контента: написание статей, кода, стихов, сценариев; создание изображений по текстовому описанию (модели DALL-E, Stable Diffusion используют трансформеры для обработки текстовых подсказок).
• Компьютерное зрение: Vision Transformer (ViT) применяет механизм внимания к изображениям, разбитым на патчи. Используется для классификации изображений, обнаружения объектов и сегментации.
• Обработка аудио и речи: распознавание речи (модель Whisper), синтез речи, анализ музыкальных произведений.
• Биоинформатика: предсказание структуры белков (система AlphaFold), анализ геномных последовательностей.
• Рекомендательные системы: учёт последовательности действий пользователя для предсказания следующего элемента взаимодействия.

¶Значение и критика

Трансформеры произвели революцию в области искусственного интеллекта, обеспечив значительный скачок в качестве систем обработки языка. Их способность к параллельной обработке позволила обучать модели с десятками и сотнями миллиардов параметров на огромных массивах данных. Это привело к появлению явления «больших языковых моделей», способных выполнять широкий спектр задач без дополнительной настройки.

Вместе с тем архитектура подвергается критике по ряду причин. Квадратичная сложность механизма внимания относительно длины последовательности ограничивает применение трансформеров к очень длинным контекстам. Высокие вычислительные затраты на обучение делают разработку таких моделей доступной лишь крупным технологическим компаниям. Кроме того, модели-трансформеры часто рассматриваются как «чёрные ящики»: их внутренние механизмы принятия решений сложны для интерпретации. Исследователи также отмечают склонность моделей к воспроизведению предвзятостей и стереотипов, содержащихся в обучающих данных.

¶См. также

• Большая языковая модель
• Нейронная сеть
• Глубокое обучение
• Обработка естественного языка

¶Источники

• Vaswani A. et al. Attention Is All You Need // Advances in Neural Information Processing Systems. — 2017.
• Devlin J. et al. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding // arXiv. — 2018.
• Radford A. et al. Language Models are Unsupervised Multitask Learners // OpenAI. — 2019.
• Dosovitskiy A. et al. An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale // arXiv. — 2020.