Преобразование НЛП: как трансформеры произвели революцию в обработке языка
Трансформеры произвели революцию в области обработки естественного языка (NLP). Эти мощные модели машинного обучения стали основой многих современных приложений НЛП, включая языковой перевод, классификацию текста и ответы на вопросы. В этой статье мы рассмотрим, что такое трансформеры, как они работают и почему они так эффективны.
Что такое трансформеры?
Трансформеры — это тип архитектуры нейронной сети, который был представлен в статье 2017 года Васвани и др. под названием «Внимание — это все, что вам нужно». В документе была предложена новая модель обучения от последовательности к последовательности, в которой использовались механизмы внимания для замены традиционных рекуррентных нейронных сетей (RNN). Модель назвали Трансформером, и она быстро стала одной из самых влиятельных разработок в НЛП.
На высоком уровне преобразователи предназначены для приема последовательности токенов (обычно слов или символов) в качестве входных данных и создания последовательности выходных токенов. Входные и выходные последовательности могут иметь разную длину, и модель обучена тому, чтобы изучать сопоставление между ними. Например, при наличии входной последовательности «кошка села на коврик» Трансформер может быть обучен выдавать выходную последовательность «le chat s’est assis sur le tapis» (французский перевод).
Как работают трансформеры?
Трансформаторы состоят из двух основных компонентов: энкодера и декодера. Кодер берет входную последовательность и создает векторное представление фиксированной длины (или встраивание) для каждой лексемы в последовательности. Затем декодер берет эти вложения и создает выходную последовательность по одному токену за раз.
Ключевым новшеством Transformer является механизм внимания, который позволяет модели сосредотачиваться на разных частях входной последовательности на каждом этапе процесса декодирования. Внимание — это, по сути, способ для модели взвесить важность каждого входного токена на основе его релевантности текущему выходному токену.
Чтобы вычислить внимание, Transformer сначала вычисляет набор векторов запроса, ключа и значения для каждой лексемы во входной последовательности. Эти векторы изучаются во время обучения и используются для определения релевантности каждого токена текущему шагу декодирования. Затем модель вычисляет набор весов внимания, которые определяют, какой вклад каждый входной токен вносит в текущий выходной токен.
Механизм внимания позволяет Преобразователю изучать сложные зависимости между входными и выходными последовательностями, не полагаясь на явную последовательную обработку. Это делает модель намного быстрее и более распараллеливаемой, чем традиционные модели на основе RNN, которые должны обрабатывать каждый входной токен по одному.
Почему Трансформеры так эффективны?
Преобразователи стали популярной моделью для многих задач NLP, потому что они невероятно эффективны при захвате долгосрочных зависимостей в последовательностях. Это особенно важно для языкового перевода, где модель должна уметь распознавать тонкие нюансы в значении и синтаксисе целых предложений.
Механизм внимания в Transformers позволяет модели выборочно фокусироваться на наиболее важных частях входной последовательности, что имеет решающее значение для захвата этих долгосрочных зависимостей. Кроме того, механизм самоконтроля в Transformer позволяет модели фиксировать зависимости между различными частями одной и той же входной последовательности, что трудно сделать для традиционных RNN.
Еще одним преимуществом Transformers является то, что они гораздо лучше поддаются распараллеливанию, чем модели на основе RNN. Это значительно ускоряет их обучение и позволяет обучать их на гораздо больших наборах данных. Это особенно важно для задач НЛП, где часто требуются большие наборы данных для достижения современной производительности.
Заключение
Трансформеры произвели революцию в области НЛП и стали основой многих современных приложений. Их способность фиксировать долгосрочные зависимости в последовательностях, а также их скорость и возможность распараллеливания делают их невероятно мощным инструментом для языкового моделирования. Поскольку НЛП продолжает развиваться, вполне вероятно, что Трансформеры будут продолжать играть центральную роль в формировании будущего этой области.
