Обработка естественного языка (NLP) — это область искусственного интеллекта, которая позволяет компьютерам понимать, интерпретировать и генерировать человеческий язык. Одной из самых больших проблем в НЛП является создание моделей, которые могут отражать значение и контекст языка и генерировать точные ответы. Традиционно модели НЛП полагались на рекуррентные нейронные сети (RNN) или сверточные нейронные сети (CNN) для обработки текстовых данных. Однако в последние годы появилась новая архитектура нейронной сети, которая произвела революцию в НЛП: преобразователь.

Архитектура Transformer была впервые представлена ​​Vaswani et al. в 2017 году в своей статье Внимание — это все, что вам нужно (https://papers.neurips.cc/paper/7181-attention-is-all-you-need.pdf). Преобразователь — это тип нейронной сети, который использует механизмы внутреннего внимания для обработки последовательных данных, таких как текст. Автоматическое внимание позволяет модели взвешивать важность различных частей входной последовательности при создании выходных данных, что позволяет ей фиксировать долгосрочные зависимости и обрабатывать входные данные переменной длины.

В традиционных механизмах внимания для получения выходных данных вычисляется одно взвешенное среднее входной последовательности. Однако при многоголовом внимании входная последовательность преобразуется в несколько представлений или головок, которые затем объединяются для получения выходных данных. Это позволяет Transformer захватывать различные аспекты входной последовательности, одновременно работая с разными ее частями.

Механизм многоголового внимания состоит из трех основных частей: запроса, ключа и значения. Веса внимания вычисляются путем скалярного произведения запроса и ключа, а затем применения функции softmax для получения распределения вероятностей по значениям. Наконец, результат вычисляется как взвешенная сумма значений, где веса задаются весами внимания.

Архитектура Transformer состоит из двух основных компонентов: кодировщика и декодера. Преобразователь использует внимание нескольких головок как на уровне кодера, так и на уровне декодера. В кодере механизм многоголового внимания используется для внимания к различным частям входной последовательности, тогда как в декодере он используется для внимания к скрытым представлениям кодировщика и генерации выходной последовательности.

Кодировщик отвечает за обработку входной последовательности и создание последовательности скрытых представлений, в то время как декодер принимает скрытые представления в качестве входных данных и генерирует выходную последовательность. И кодировщик, и декодер состоят из нескольких слоев нейронных сетей с самостоятельным вниманием и прямой связью.

Одним из ключевых преимуществ архитектуры Transformer по сравнению с традиционными RNN и CNN является то, что она может обрабатывать входные последовательности параллельно, а не последовательно. Это делает его намного быстрее и эффективнее, чем RNN и CNN, особенно для длинных последовательностей. Transformer также более точен, чем предыдущие модели, достигая самых современных результатов в ряде задач НЛП, включая машинный перевод, генерацию языка и классификацию текста.

Почему Преобразователь считается настоящим преобразователем НЛП?

Архитектуру Transformer называют настоящим преобразователем НЛП из-за ее способности трансформировать наш подход к обработке естественного языка. Это позволило создавать более точные и эффективные модели NLP, чем когда-либо прежде, что открыло новые возможности для реальных приложений, таких как чат-боты, виртуальные помощники и службы языкового перевода.

Одной из основных причин успеха Transformer является использование в нем механизмов самоконтроля. Самостоятельное внимание позволяет модели узнать, какие части входной последовательности наиболее важны для создания выходных данных, не полагаясь на представление фиксированной длины. Это означает, что Transformer может обрабатывать входные данные переменной длины, такие как предложения разной длины, более эффективно, чем традиционные модели.

Еще одна причина, по которой Transformer настолько мощен, заключается в его способности фиксировать долгосрочные зависимости во входной последовательности. В отличие от традиционных моделей, которые полагаются на контекстное окно фиксированной длины, Transformer может обрабатывать любую часть входной последовательности при создании выходных данных, что позволяет ему фиксировать сложные отношения между словами и фразами.

Наконец, Transformer обладает высокой степенью параллелизма, что означает, что он может обрабатывать входные последовательности намного быстрее и эффективнее, чем традиционные модели. Это позволяет обучать крупномасштабные модели НЛП на массивных наборах данных, что привело к значительному повышению точности и производительности.

Применение Трансформера в НЛП

Архитектура Transformer использовалась в ряде приложений НЛП, включая машинный перевод, генерацию языка и классификацию текста. Одним из самых известных применений Transformer является машинный перевод, где он значительно повысил точность моделей перевода. Модель на основе Transformer, используемая Google Translate, например, способна переводить между языками с точностью, близкой к человеческой, благодаря своей способности обрабатывать длинные последовательности и захватывать.

Ссылки и рекомендации: