Найти в Дзене
evz-tech

Глубокое обучение. Трансформеры и их вариации: архитектура, механизмы внимания, масштабируемость

Оглавление

Трансформеры (Transformers) — это класс моделей глубокого обучения, которые произвели революцию в области обработки естественного языка (NLP) и других задач, связанных с последовательностями данных. Впервые представленные в работе "Attention is All You Need" (Vaswani et al., 2017), трансформеры заменили традиционные рекуррентные (RNN) и сверточные (CNN) архитектуры, благодаря своей способности эффективно обрабатывать длинные последовательности и улавливать глобальные зависимости в данных.

В этой статье мы рассмотрим архитектуру трансформеров, механизмы внимания, лежащие в их основе, а также различные вариации и подходы к масштабированию этих моделей для решения сложных задач.

Искусственные нейронные сети. Функции активации. Часть 1: Основы функций активации и их типы
evz-tech2 февраля

Архитектура трансформеров

Основные компоненты

Архитектура трансформера состоит из нескольких ключевых компонентов:

  1. Входные Embeddings: Входные данные (например, слова или токены) преобразуются в векторные представления (эмбеддинги) фиксированной размерности. Эти эмбеддинги могут быть обогащены позиционной информацией с помощью позиционных кодировок (positional encodings), так как трансформеры не имеют встроенного механизма для учета порядка элементов в последовательности.
  2. Механизм внимания (Attention Mechanism): Сердце трансформера — это механизм внимания, который позволяет модели фокусироваться на различных частях входной последовательности при обработке каждого элемента. Основной тип внимания, используемый в трансформерах, — это многоголовое внимание (Multi-Head Attention).
  3. Позиционно-зависимые Feed-Forward сети: После механизма внимания применяется позиционно-зависимая полносвязная нейронная сеть, которая обрабатывает каждый элемент последовательности независимо.
  4. Нормализация и остаточные связи (Residual Connections): Для стабилизации обучения и улучшения градиентного потока используются слои нормализации (например, Layer Normalization) и остаточные связи.

Механизм внимания

Механизм внимания в трансформерах позволяет модели учитывать контекст каждого элемента последовательности, взвешивая вклад других элементов. Основная идея заключается в вычислении внимания между всеми парами элементов последовательности.

Scaled Dot-Product Attention

Многоголовое внимание (Multi-Head Attention)

-2

Вариации трансформеров

С момента появления оригинальной архитектуры трансформеров было предложено множество вариаций, направленных на улучшение их производительности, эффективности и применимости к различным задачам.

1. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)

BERT (Devlin et al., 2018) — это модель, которая использует двунаправленное внимание для предварительного обучения на больших корпусах текста. В отличие от оригинального трансформера, BERT обучается на задачах маскированного языка (Masked Language Model, MLM) и предсказания следующего предложения (Next Sentence Prediction, NSP). Это позволяет модели лучше понимать контекст и семантику текста.

2. GPT (Generative Pre-trained Transformer)

GPT (Radford et al., 2018) — это модель, которая использует только декодер трансформера и обучается на задаче предсказания следующего токена в последовательности. GPT и его последующие версии (GPT-2, GPT-3) демонстрируют выдающиеся способности в генерации текста и решении задач с нулевым и малым количеством примеров (zero-shot и few-shot learning).

3. T5 (Text-To-Text Transfer Transformer)

T5 (Raffel et al., 2020) — это модель, которая формулирует все задачи NLP как задачи "текст-в-текст". Например, перевод, классификация текста и суммирование — все они представляются как задачи преобразования входного текста в выходной. T5 использует как кодировщик, так и декодер трансформера и обучается на множестве задач одновременно.

4. Vision Transformers (ViT)

Vision Transformers (Dosovitskiy et al., 2020) адаптируют архитектуру трансформеров для задач компьютерного зрения. Входные изображения разбиваются на патчи, которые затем обрабатываются как последовательности. ViT демонстрирует конкурентоспособные результаты на задачах классификации изображений, показывая, что трансформеры могут быть эффективны не только в NLP, но и в других областях.

5. Sparse Transformers

Sparse Transformers (Child et al., 2019) — это попытка уменьшить вычислительную сложность трансформеров за счет использования разреженных механизмов внимания. Вместо того чтобы вычислять внимание между всеми парами элементов, Sparse Transformers ограничивают внимание только определенными областями, что позволяет обрабатывать более длинные последовательности.

Масштабируемость трансформеров

Одной из ключевых проблем трансформеров является их вычислительная сложность, которая растет квадратично с увеличением длины последовательности. Это делает их масштабирование на длинные последовательности и большие объемы данных сложной задачей.

1. Эффективные механизмы внимания

Для уменьшения вычислительной сложности были предложены различные подходы, такие как:

  • Linformer: Линеаризует сложность внимания до O(n) за счет низкоранговой аппроксимации.
  • Reformer: Использует локальное внимание и хэширование для уменьшения сложности.
  • Longformer: Вводит комбинацию локального и глобального внимания, что позволяет обрабатывать длинные документы.

2. Параллелизация и распределенное обучение

Трансформеры могут быть эффективно распараллелены на множестве GPU или TPU. Такие фреймворки, как TensorFlow и PyTorch, предоставляют инструменты для распределенного обучения, что позволяет обучать модели на огромных объемах данных.

3. Смешанная точность (Mixed Precision)

Использование вычислений с пониженной точностью (например, FP16) позволяет ускорить обучение и уменьшить потребление памяти, что особенно важно для масштабирования больших моделей.

4. Модели с адаптивным размером

Некоторые подходы, такие как Adaptive Transformers, позволяют динамически изменять размер модели в зависимости от сложности задачи, что может быть полезно для оптимизации ресурсов.

Трансформеры стали фундаментальным инструментом в современном машинном обучении, особенно в NLP и компьютерном зрении. Их гибкость и мощь позволяют решать широкий спектр задач, от генерации текста до анализа изображений. Однако, несмотря на их успех, вычислительная сложность и требования к ресурсам остаются серьезными вызовами. Постоянные исследования в области эффективных механизмов внимания, масштабируемости и адаптации моделей к различным задачам продолжают расширять границы возможного, открывая новые горизонты для применения трансформеров в реальных приложениях.