Вы когда-нибудь задумывались, как машины могут генерировать человеческий текст? Или как они понимают наши запросы? Добро пожаловать в мир «Трансформеров» с искусственным интеллектом (ИИ). Это руководство начнется с основ и углубится в основные концепции и математику, лежащие в их основе. Давайте демистифицируем это вместе!

I. Трансформеры: какое место они занимают в ИИ?

A. История роста ИИ

Представьте себе эволюцию ИИ, например, строительство небоскреба. Каждое открытие в ИИ похоже на добавление нового этажа. Сейчас в роскошном пентхаусе живет модель под названием Трансформеры. Почему? Они исключительно хорошо понимают и воспроизводят человеческий язык.

B. Стоя на плечах гигантов

Трансформеры не появились волшебным образом. Они являются результатом десятилетий напряженной работы в области машинного обучения и нейронных сетей. Подумайте об этих более ранних моделях, формирующих фундамент и нижние этажи нашего небоскреба с искусственным интеллектом.

II. Строительные блоки: что движет трансформерами?

A. Вложения слов: слова как числа

Представьте, что вы идете по магазинам, где на каждом товаре есть штрих-код. В мире ИИ каждое слово получает уникальный «штрих-код» или числовое представление, называемое «встраиванием слов». Это позволяет машине быстро «сканировать» значение слов. Это похоже на присвоение каждому слову уникального числового идентификатора, основанного на его значении. Представьте каждое слово как точку в огромном пространстве. Слова с одинаковым значением ближе, а разные слова далеки. Так что «радость» и «счастье» могут быть соседями, а «радость» и «печаль» далеко друг от друга.

B. Сердце: структура кодер-декодер

Трансформатор состоит из двух основных частей:

  • Кодировщик: читает и понимает ввод.
  • Декодер: он принимает то, что понял кодировщик, и генерирует ответ.

Кодировщик и Декодер в Трансформеры действуют как команда эстафеты. Кодировщик начинает гонку, понимая и обрабатывая входной текст. После этого эстафетная палочка передается декодеру, который затем генерирует соответствующий ответ. Вместе они гарантируют, что реакция машины будет почти человеческой.

C. Завершение роли кодировщика

Энкодер играет ключевую роль в архитектуре Transformer. Эффективно обрабатывая и понимая входной текст, он служит основой для всей модели. Он улавливает нюансы, контексты и отношения между словами, гарантируя сохранение сути входных данных. Думайте о Кодере как о внимательном слушателе в разговоре, впитывающем каждую деталь. Теперь, когда критическая задача понимания и кодирования ввода завершена, декодер готов выработать связный и релевантный ответ.

D. Секретный соус: механизм самоконтроля

Представьте класс, где каждый ученик (слово) обращает внимание не только на учителя (основной контекст), но и учится, наблюдая за своими сверстниками (другие слова). Механизм самоконтроля гарантирует, что каждое слово известно другим, способствуя целостному пониманию.

E. Прорицатели: сети прямого распространения

Это как гадатели нашей модели. Основываясь на большом количестве предыдущего опыта, они предсказывают следующее слово в последовательности, гарантируя, что ответы нашего Трансформера будут плавными и осмысленными.

III. Заглянем в математику, стоящую за трансформаторами

Погружаясь глубже: многоголовое внимание к себе

Представьте, что вы пытаетесь понять сложный сюжет фильма. Возможно, вам придется посмотреть его несколько раз, каждый раз сосредотачиваясь на разных персонажах или сюжетных линиях. Именно так Трансформеры, разновидность модели искусственного интеллекта, обрабатывают текст. У них есть метод под названием «многоголовое самовнимание», который позволяет им сосредотачиваться на разных частях предложения во время каждого «просмотра», чтобы глубже понять его. Давайте погрузимся!

1. Что такое многоголовое самовнимание?

По своей сути, «многоголовый» означает, что преобразователь просматривает предложение несколько раз, каждый раз сосредотачиваясь на разных словах или фразах. Точно так же, как когда вы пересматриваете фильм и каждый раз сосредотачиваетесь на разных деталях, Трансформеры «перечитывают» входные данные несколько раз, чтобы убедиться, что они понимают все их нюансы.

2. Подробности: как работает это «самовнимание»?

Трио: Q, K и V

Когда Трансформеры пытаются понять текст, они используют три инструмента, вроде детектива, использующего улики, улики и свидетельские показания:

  • Запросы (Q). Это вопросы, которые модель задает о данных, например: «Кто главные герои нашей истории?»
  • Ключи (K): это ярлыки или теги для каждого слова. Итак, в нашей истории это будут такие ярлыки, как «герой», «злодей» или «прохожий».
  • Значения (V). Это основное содержание или основные сведения о каждом слове. Если мы думаем о нашей истории, это то, что каждый персонаж делает или говорит.

Вот кое-что интересное: Q, K и V — они не взяты из воздуха. На самом деле они создаются моделью из входных данных, и это делается путем обучения на множестве примеров. Это немного похоже на то, как мы учимся на собственном опыте. В более техническом смысле Q, K и V получаются из входных данных посредством так называемых изученных линейных преобразований. Модель продолжает корректировать и улучшать эти преобразования, чтобы лучше выполнять свою работу. Итак, они не просто случайны; они тщательно создаются и оптимизируются по мере обучения модели.

Подходящим сравнением для Q, K и V является то, как работает поиск YouTube. Представьте текст, который вы вводите в строку поиска, как запрос. Затем этот текст сопоставляется с определенными ключами в базе данных YouTube, которая, в свою очередь, извлекает связанные видео или «значения».

3. Выяснение того, что имеет значение: показатели внимания

Чтобы выяснить, какие части предложения являются ключевыми, трансформеры вычисляют для каждого слова нечто, называемое оценкой внимания. Это как решить, какие сцены в фильме необходимы для понимания всей истории.

Формула, используемая для расчета отдачи внимания (O), поначалу может показаться пугающей:

Вот математическая часть (не волнуйтесь, мы упростим!):

  1. Соответствие вопросов тегам (Q с K). Представьте, что у вас есть вопросы о фильме, и вы хотите найти теги или ярлыки, соответствующие вашим вопросам. Чем лучше они совпадают, тем важнее сцена. С технической точки зрения это означает скалярное произведение Q (запросов) и K (ключей). Когда они хорошо выровнены, это указывает на то, что часть текста является значимой.
  2. Уравновешивание партитуры с помощью [dk^1/2]​: Как и в кино, вы не хотите, чтобы какая-либо сцена была слишком громкой или затмевала другие. Таким образом, если оценки важности становятся слишком высокими, они немного снижаются. Это делается с помощью нормализации с [dk^1/2]​, где dk обозначает размерность ключевых векторов. Этот шаг гарантирует, что оценки не станут слишком большими, что поможет сохранить стабильность.
  3. Преобразование оценок в вероятности с помощью функции Softmax. Этот шаг посвящен преобразованию оценок во что-то вроде вероятностей. Это гарантирует, что когда все оценки суммируются, они имеют смысл в целом. Проще говоря, эта функция помогает определить вес или важность каждого слова.
  4. Использование важности для просмотра содержания (V). Как только модель узнает, какие части текста важны, она просматривает основное содержание или детали этих частей. Это делается путем взятия взвешенной суммы значений (V) на основе вероятностей, которые мы получили на предыдущем шаге.

В случае многоголового внимания этот процесс выполняется несколько раз параллельно с различными изученными линейными преобразованиями, что позволяет модели сосредоточиться на разных позициях. Конечный результат представляет собой конкатенацию всех выходов каждой головки.

4. Почему мультиголовка?

Трансформеры используют свою «многоголовую» архитектуру, чтобы получить уникальное преимущество. В отличие от традиционных моделей, которые рассматривают текст с одной точки зрения, трансформеры одновременно исследуют ввод с разных точек зрения. Это похоже на просмотр фильма с разных точек зрения в кинотеатре. После тщательного анализа текста с разных точек зрения они согласовывают знания, полученные с каждой точки зрения. Вот в чем заключается магия трансформеров.

Великолепие трансформеров усиливается их многоголовым подходом. Каждая «головка» работает с данными, используя отдельные наборы матриц Q, K и V, что позволяет использовать различные точки зрения и целенаправленно анализировать входные данные. После обработки выходные данные всех головок объединяются, что приводит к всестороннему и многогранному пониманию данных. Этот уникальный метод позволяет трансформерам преуспевать в различных задачах и обрабатывать сложную информацию с поразительной глубиной и эффективностью.

C. Декодер: создание шедевра

Используя усовершенствованную информацию от Кодировщика и его механизма внимания, Декодер подобен художнику, который объединяет все элементы для создания целостного шедевра. Декодер отвечает за создание выходной последовательности. Он принимает закодированный ввод и применяет к нему механизм внутреннего внимания. Затем выходные данные этого шага передаются в FFNN [нейронные сети с прямой связью] для создания окончательного вывода.

IV. Трансформеры за пределами языка

Хотя Трансформеры известны своими возможностями НЛП, они также стали важным инструментом в компьютерном зрении, создании изображений и приложениях робототехники. Но поскольку они проникают в различные области, этические соображения становятся первостепенными для предотвращения злоупотреблений.

V. Заглядывая вперед: симбиоз человека и ИИ

Трансформеры приблизили нас к машинам, понимающим язык так же, как люди. Эта растущая гармония между людьми и искусственным интеллектом должна сильно повлиять на наше будущее. Хотя в настоящее время в задачах НЛП преобладают трансформеры, технологические достижения, вероятно, создадут еще более мощные модели. До тех пор они дают захватывающий взгляд на слияние математики, информатики и лингвистики на переднем крае искусственного интеллекта.

Если вы нашли ценность в этих идеях и любите анализировать сложные концепции так же, как и я, рассмотрите возможность подписаться на меня на Medium. Вместе мы продолжим разгадывать тайны технологий, по одной статье за ​​раз.