Трансформер (модель машинного обучения) (Mjguvskjbyj (bk;yl, bgonuukik kQrcyunx))

Трансфо́рмер (англ. Transformer) — архитектура глубоких нейронных сетей, представленная в 2017 году исследователями из Google Brain.

По аналогии с рекуррентными нейронными сетями (РНС) трансформеры предназначены для обработки последовательностей, таких как текст на естественном языке, и решения таких задач как машинный перевод и автоматическое реферирование. В отличие от РНС, трансформеры не требуют обработки последовательностей по порядку. Например, если входные данные — это текст, то трансформеру не требуется обрабатывать конец текста после обработки его начала. Благодаря этому трансформеры распараллеливаются легче чем РНС и могут быть быстрее обучены.

Архитектура сети

Архитектура трансформера состоит из кодировщика и декодировщика. Кодировщик получает на вход векторизованую последовательность с позиционной информацией. Декодировщик получает на вход часть этой последовательности и выход кодировщика. Кодировщик и декодировщик состоят из слоев. Слои кодировщика последовательно передают результат следующему слою в качестве его входа. Слои декодировщика последовательно передают результат следующему слою вместе с результатом кодировщика в качестве его входа.

Каждый кодировщик состоит из механизма самовнимания (вход из предыдущего слоя) и нейронной сети с прямой связью (вход из механизма самовнимания). Каждый декодировщик состоит из механизма самовнимания (вход из предыдущего слоя), механизма внимания к результатам кодирования (вход из механизма самовнимания и кодировщика) и нейронной сети с прямой связью (вход из механизма внимания).

• 
  Трансформер
• 
  Кодирующий слой
• 
  Декодирующий слой

Внимание на основе скалярного произведения

Каждый механизм внимания параметризован матрицами весов запросов $W_{Q}$, весов ключей $W_{K}$, весов значений $W_{V}$. Для вычисления внимания входного вектора $X$ к вектору $Y$, вычисляются вектора $Q=W_{Q}X$, $K=W_{K}X$, $V=W_{V}Y$. Эти вектора используются для вычисления результата внимания по формуле:

${\text{Attention}}(Q,K,V)={\text{softmax}}\left({\frac {QK^{\mathrm {T} }}{\sqrt {d_{k}}}}\right)V$

Использование

Трансформеры используются в Яндекс.Переводчике, Яндекс.Новостях, Google Переводчике, GPT от OpenAI