Основы трансформаторов
Трансформатор — это модель глубокого обучения, которая использует механизм самовнимания, дифференциально взвешивая значимость каждой части входных данных. Он используется преимущественно в областях обработки естественного языка (NLP)[1] и компьютерного зрения (CV). [2]
Как и рекуррентные нейронные сети (RNN), трансформаторы предназначены для обработки последовательных входных данных, таких как естественный язык, с применением для таких задач, как перевод и суммирование текста. Однако, в отличие от RNN, трансформаторы обрабатывают весь вход одновременно. Механизм внимания даёт контекст для любой позиции в последовательности входа. Например, если входные данные — это предложение на естественном языке, трансформатору не нужно обрабатывать по одному слову за раз. Это обеспечивает большую параллелизацию по сравнению с RNN и, следовательно, сокращает время обучения. [1]
Трансформеры были представлены в 2017 году командой Google Brain[1] и всё чаще становятся моделью выбора для задач НЛП,[3], заменяя модели RNN, такие как долгосрочная кратковременная память (LSTM). Дополнительная параллелизация обучения позволяет проводить обучение на больших наборах данных. Это привело к разработке предобученных систем, таких как BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) и GPT (Generative Pre-trained Transformer), которые были обучены на больших языковых наборах данных, таких как Wikipedia Corpus и Common Crawl, и могут быть тонко настроены под конкретные задачи. [4][5]
Как и рекуррентные нейронные сети (RNN), трансформаторы предназначены для обработки последовательных входных данных, таких как естественный язык, с применением для таких задач, как перевод и суммирование текста. Однако, в отличие от RNN, трансформаторы обрабатывают весь вход одновременно. Механизм внимания даёт контекст для любой позиции в последовательности входа. Например, если входные данные — это предложение на естественном языке, трансформатору не нужно обрабатывать по одному слову за раз. Это обеспечивает большую параллелизацию по сравнению с RNN и, следовательно, сокращает время обучения. [1]
Трансформеры были представлены в 2017 году командой Google Brain[1] и всё чаще становятся моделью выбора для задач НЛП,[3], заменяя модели RNN, такие как долгосрочная кратковременная память (LSTM). Дополнительная параллелизация обучения позволяет проводить обучение на больших наборах данных. Это привело к разработке предобученных систем, таких как BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) и GPT (Generative Pre-trained Transformer), которые были обучены на больших языковых наборах данных, таких как Wikipedia Corpus и Common Crawl, и могут быть тонко настроены под конкретные задачи. [4][5]
