В 2017 году исследователи из Google опубликовали статью с названием «Attention Is All You Need» («Внимание — это все, что вам нужно»). Они представили архитектуру Transformer, которая отказалась от последовательной обработки текста (слово за словом) в пользу механизма «внимания», позволяющего видеть все связи в предложении одновременно.
Изначально Трансформер был единым целым, состоящим из двух частей: Энкодера (который кодирует входящую информацию) и Декодера (который генерирует ответ). Но вскоре после публикации эволюция пошла неожиданным путем. Исследователи поняли, что для разных задач можно отрывать от трансформера разные части.
Так образовались три великие ветви (семейства) моделей, на которых держится современный NLP.
1. Только Энкодер (Encoder-only): Идеальный Читатель
Это семейство моделей, которые специализируются на понимании текста. Самый известный представитель — BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers).
Как это работает
Энкодер-модели обладают свойством «двунаправленности» (bidirectional). Это значит, что когда модель смотрит на слово, она видит и то, что было до него, и то, что идет после. Она видит предложение целиком, как статичную картинку.
Обучение
Их часто обучают методом «Заполни пропуск» (Masked Language Modeling). Мы берем предложение, закрываем в нем 15% слов и просим модель угадать, что там было, опираясь на контекст слева и справа.
Пример: «Мама мыла [СКРЫТО]». Модель анализирует контекст и понимает, что там, скорее всего, слово «раму».
Для чего используется
Поскольку эти модели видят весь контекст сразу, они идеально подходят для задач анализа, но не умеют генерировать длинные тексты.
Классификация: Определение тональности отзыва (злой/добрый), спам-фильтры.
Поиск: Google использует BERT, чтобы понять смысл вашего поискового запроса, а не просто искать по ключевым словам.
Извлечение сущностей: Найти в тексте все имена, даты и города.
2. Только Декодер (Decoder-only): Идеальный Писатель
Это семейство, которое сегодня у всех на слуху. Именно к этой ветви относятся GPT (Generative Pre-trained Transformer), Claude и Llama. Это генеративные модели.
Как это работает
Декодер-модели работают по принципу авторегрессии. Они «однонаправленные». Когда модель генерирует слово, она видит только то, что было написано до него. Будущее для нее закрыто. Это похоже на то, как мы печатаем текст в реальном времени: слово за словом.
Обучение
Их учат методом «Предскажи следующее слово» (Causal Language Modeling). Модели скармливают терабайты текста и заставляют угадывать, какое слово идет следующим.
Пример: «Я вышел на улицу и увидел...». Модель перебирает вероятности и выдает: «солнце» (20%), «дождь» (15%), «соседа» (5%).
Для чего используется
Это лучшие в мире фантазеры и болтуны.
Генерация текста: Написание эссе, кода, стихов.
Чат-боты: ChatGPT и аналоги.
Дополнение: Автозаполнение кода (GitHub Copilot).
Интересный факт: Сегодня эта ветвь стала доминирующей. Оказалось, что если сделать Декодер достаточно огромным, он начинает справляться и с задачами Энкодера (пониманием), хотя изначально не был для этого предназначен.
3. Энкодер-Декодер (Encoder-Decoder): Переводчик
Эта ветвь сохранила оригинальную структуру первого Трансформера 2017 года. Самые известные представители — T5 (Text-to-Text Transfer Transformer) и BART.
Как это работает
Эти модели берут лучшее от обоих миров.
Энкодер считывает входящий текст целиком, создавая его плотное математическое представление (вектор контекста).
Затем он передает эту «мысль» Декодеру.
Декодер начинает генерировать ответ слово за словом, постоянно подглядывая в «мысль», сформированную Энкодером.
Это использует механизм Cross-Attention (перекрестное внимание): генератор смотрит на исходник в процессе творчества.
Обучение
Их часто учат на задачах, где вход нужно преобразовать в выход. Например, восстановить порядок в перемешанном предложении или перевести фразу.
Для чего используется
Это архитектура типа «Sequence-to-Sequence» (последовательность в последовательность). Она идеальна там, где нужно переработать один текст в другой.
Машинный перевод: Google Translate во многом опирается на эту архитектуру.
Суммаризация: Прочитать длинную статью (Энкодер понял) и написать краткий вывод (Декодер написал).
Перефразирование: Переписать текст другими словами.
Резюме
Эволюция разделила единый организм Трансформера на специалистов:
Энкодеры (BERT): Смотрят в обе стороны сразу. Лучшие аналитики и поисковики. Понимают суть, но не умеют говорить.
Декодеры (GPT): Смотрят только назад. Лучшие рассказчики. Генерируют поток речи, но иногда теряют нить повествования.
Энкодер-Декодеры (T5): Гибриды. Лучшие переработчики информации. Идеальны для перевода и сокращения текстов.
Сейчас мы наблюдаем эпоху доминирования второй ветви (Декодеров), но история ИИ циклична, и, возможно, гибридные архитектуры скоро сн
ова выйдут на первый план для решения задач, где чистой генерации недостаточно.