Как ChatGPT и ему подобные на самом деле работают? Объяснение Transformer-архитектуры.

Как работают ChatGPT и подобные модели: Детальное объяснение архитектуры Transformer

Современные большие языковые модели, такие как ChatGPT, Claude, Gemini и другие, основаны на архитектуре Transformer. Эта архитектура, представленная в 2017 году в статье «Attention Is All You Need», произвела революцию в области обработки естественного языка (NLP). В отличие от предшественников — рекуррентных (RNN) и сверточных (CNN) нейронных сетей — Transformer полностью полагается на механизм внимания для обработки последовательностей данных, что позволяет эффективно улавливать зависимости между элементами, независимо от расстояния между ними в последовательности, и обеспечивает высокую степень параллелизации вычислений.

Ключевые компоненты архитектуры Transformer

Архитектура Transformer состоит из энкодера и декодера. В авторегрессионных моделях, подобных GPT (Generative Pre-trained Transformer), используется только декодер. Рассмотрим основные компоненты, из которых строится модель.

1. Векторные представления слов (Embeddings)

Модель работает не с самими словами, а с их числовыми представлениями. Каждому слову или части слова (субтокену) из словаря сопоставляется вектор определенной размерности (например, 768, 1024 или 4096 измерений). Этот вектор, называемый эмбеддингом, кодирует семантическое значение токена. На вход модели подается последовательность таких векторов.

2. Позиционное кодирование (Positional Encoding)

Поскольку механизм внимания сам по себе не учитывает порядок слов в последовательности, необходимо явно передать информацию о позиции каждого токена. Для этого к вектору эмбеддинга каждого токена прибавляется вектор позиционного кодирования. Это кодирование вычисляется с помощью синусоидальных функций разной частоты или обучается в процессе тренировки. Таким образом, модель «знает», что «кошка съела мышь» и «мышь съела кошку» — это разные последовательности.

3. Механизм самовнимания (Self-Attention)

Это ядро архитектуры Transformer. Механизм самовнимания позволяет каждому токену в последовательности «взаимодействовать» со всеми остальными токенами, включая его самого, и вычислять взвешенную сумму их значений. Веса (внимание) определяются тем, насколько каждый токен релевантен для текущего.

Процесс вычисления самовнимания для последовательности токенов:

• Шаг 1: Создание запросов, ключей и значений (Q, K, V). Из входного вектора каждого токена (после сложения с позиционным кодированием) с помощью трех различных обучаемых матриц линейно проецируем его в три вектора: Запрос (Query), Ключ (Key) и Значение (Value). Размерность этих векторов обычно меньше размерности входного вектора.
• Шаг 2: Вычисление оценок внимания. Для каждого токена вычисляем, насколько его запрос (Q) соответствует ключам (K) всех токенов в последовательности. Это делается путем скалярного произведения Q_i на K_j. Высокий результат скалярного произведения указывает на сильную релевантность.
• Шаг 3: Масштабирование и нормализация. Полученные оценки делятся на квадратный корень из размерности векторов ключей (d_k). Это предотвращает чрезмерно большие значения градиентов. Затем к результату применяется функция softmax по всем ключам для j-го токена. Выход softmax — это набор весов внимания (сумма всех весов равна 1), которые показывают, какую долю информации от каждого токена-источника следует учесть для текущего токена-цели.
• Шаг 4: Применение весов внимания. Вычисленные веса умножаются на векторы значений (V) соответствующих токенов и суммируются. Результатом для каждого токена является вектор, который является контекстно-зависимым представлением исходного токена. Он уже содержит информацию, извлеченную из других релевантных токенов в последовательности.

4. Многоголовое внимание (Multi-Head Attention)

Вместо одного механизма внимания Transformer использует несколько независимых «голов» внимания, работающих параллельно. Каждая голова имеет свои собственные матрицы проекций для Q, K, V и может фокусироваться на разных типах зависимостей: одна — на синтаксических связях, другая — на семантических, третья — на связях между именованными сущностями и т.д. Выходы всех голов конкатенируются и проецируются обратно в исходную размерность модели.

Сравнение механизмов внимания

Тип внимания	Область применения	Описание
Самовнимание (Self-Attention)	Энкодер, декодер	Токены одной последовательности взаимодействуют друг с другом.
Перекрестное внимание (Cross-Attention)	Декодер	Токены декодера (выходной последовательности) обращают внимание на токены энкодера (входной последовательности). Используется в моделях «encoder-decoder».
Маскированное самовнимание (Masked Self-Attention)	Авторегрессионный декодер (GPT)	Токен может обращать внимание только на предыдущие токены в последовательности (и на себя). Будущие токены маскируются, что обеспечивает генерацию по одному слову.

5. Позиционно-зависимый полносвязный слой (Position-wise Feed-Forward Network, FFN)

После блока внимания следует простой двухслойный перцептрон, который применяется независимо и идентично к каждому позиционному вектору. Обычно он состоит из линейного слоя, который увеличивает размерность (например, в 4 раза), функции активации (например, GELU), и второго линейного слоя, который возвращает размерность к исходной. Этот слой добавляет нелинейность и еще одну возможность для преобразования представлений.

6. Нормализация слоя (LayerNorm) и остаточные связи (Residual Connections)

Каждый под-слой (самовнимание и FFN) в Transformer обернут в остаточное соединение и последующую нормализацию слоя. Формула: Output = LayerNorm(x + Sublayer(x)). Остаточные связи помогают бороться с проблемой затухающих градиентов в глубоких сетях, позволяя информации свободно протекать. Нормализация слоя стабилизирует обучение, нормализуя активации по признакам для каждого отдельного примера.

Структура декодера в моделях типа GPT

Модели генеративного типа, такие как серия GPT, используют стек идентичных блоков декодера. Каждый блок декодера содержит:

• Слой маскированного многоголового самовнимания: Позволяет токену обращать внимание только на предыдущие токены в генерируемой последовательности. Маска гарантирует, что во время обучения модель не «подсматривает» будущие слова.
• Слой многоголового перекрестного внимания: В классическом encoder-decoder Transformer здесь происходит внимание к выходу энкодера. В чисто декодерных архитектурах, на которых построен GPT, этот слой часто опускается.
• Позиционно-зависимый полносвязный слой (FFN).

После стека декодеров следует финальный линейный слой (матрица проекции) и операция softmax, которая преобразует последний скрытый вектор в распределение вероятностей по всем токенам в словаре модели. Модель предсказывает следующий токен, выбирая токен с наибольшей вероятностью (или используя другие стратегии выборки, например, выборку с температурой).

Процесс обучения: предобучение и дообучение

Работа таких моделей, как ChatGPT, делится на два основных этапа:

• 1. Самостоятельное предобучение (Self-supervised Pre-training). Модель обучается на огромных объемах текстовых данных из интернета, книг, статей и т.д. Задача — предсказать следующее слово в последовательности (языковое моделирование). Модель учится статистическим закономерностям языка, фактам, рассуждениям и стилям. На этом этапе формируются базовые знания.
• 2> Контролируемое тонкое настройка (Supervised Fine-Tuning, SFT). Модель далее обучается на высококачественных наборах данных, где промпты (входы) сформулированы людьми, а желаемые ответы (выходы) также созданы или отобраны людьми (аннотаторами). Это учит модель формату диалога и стилю полезного ассистента.
• 3. Обучение с подкреплением на основе человеческих предпочтений (Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF). Это ключевой этап для выравнивания модели с человеческими ценностями. Создается модель вознаграждения, которая учится оценивать, насколько ответ модели хорош, безопасен и полезен с точки зрения человека. Затем исходная языковая модель оптимизируется с помощью алгоритмов обучения с подкреплением (например, PPO), чтобы максимизировать оценку от модели вознаграждения, тем самым генерируя более предпочтительные ответы.

Процесс генерации текста

Когда пользователь отправляет запрос, происходит следующее:

1. Текст запроса токенизируется (разбивается на субтокены) и преобразуется в последовательность векторов-идентификаторов.
2. К векторам добавляется позиционное кодирование.
3. Последовательность проходит через все слои декодера. На каждом слое токены взаимодействуют через механизм маскированного внимания.
4. На выходе последнего слоя для последней позиции (соответствующей месту для нового токена) получается вектор, который преобразуется линейным слоем в логиты (сырые оценки) для всех токенов в словаре.
5. К логитам применяется стратегия выборки (например, выборка с температурой T). Температура T контролирует случайность: при T → 0 выбор становится жадным (токен с максимальной вероятностью), при T → 1 — более случайным.
6. Выбранный токен добавляется к входной последовательности.
7. Процесс повторяется (шаги 2-6) в авторегрессионном режиме, пока не будет сгенерирован специальный токен конца последовательности или не будет достигнут лимит длины.

Ответы на часто задаваемые вопросы (FAQ)

Чем Transformer лучше старых архитектур, таких как RNN?

• Параллелизация: RNN обрабатывают последовательность пошагово, что нельзя распараллелить. Transformer обрабатывает все токены одновременно, что позволяет эффективно использовать GPU/TPU.
• Проблема долгосрочных зависимостей: В RNN информация «затухает» или «взрывается» при передаче через множество шагов. Механизм внимания позволяет напрямую связать любые два токена в последовательности, независимо от расстояния.
• Вычислительная эффективность: Хотя сложность самовнимания квадратична относительно длины последовательности (O(n²)), для современных аппаратных средств и типичных длин это часто эффективнее, чем последовательная обработка RNN.

Почему для обучения таких моделей нужны огромные объемы данных и вычислительных ресурсов?

Параметры модели (сотни миллиардов) представляют собой чрезвычайно сложную функцию. Чтобы надежно оценить эти параметры и выучить богатые языковые и концептуальные представления, необходимы разнообразные данные, покрывающие множество тем, стилей и логик. Квадратичная сложность внимания и огромное количество слоев требуют мощных кластеров специализированных процессоров (например, NVIDIA A100/H100) и месяцев обучения.

Что такое «контекстное окно» модели?

Это максимальное количество токенов (слов/субтокенов), которые модель может принять на входе и учесть при генерации ответа. Ограничение возникает из-за квадратичной сложности внимания и ограничений памяти. Токены вне этого окна не обрабатываются. Современные модели имеют контекстные окна от 8K до 1M+ токенов, благодаря различным оптимизациям (например, механизмам группового внимания).

Как модель «понимает» и «рассуждает»?

Модель не понимает в человеческом смысле. Она вычисляет вероятностные распределения. «Рассуждение» — это результат сложных преобразований входных векторов через сотни слоев. Модель выучила статистические паттерны, включая логические связи типа «если A, то B», которые часто встречались в обучающих данных. Ее ответ — это наиболее вероятное продолжение текста в данном контексте, согласно ее внутренней, обученной статистике.

В чем разница между GPT, BERT и другими Transformer-моделями?

Модель	Архитектура	Задача предобучения	Типичное применение
GPT (серия)	Декодер (авторегрессионная)	Предсказание следующего токена	Генерация текста, диалог, завершение кода.
BERT	Энкодер	Маскирование токенов (MLM) + предсказание следующего предложения (NSP)	Классификация текста, извлечение сущностей, анализ тональности (понимание).
T5, BART	Энкодер-Декодер	Восстановление зашумленного текста	Перефразирование, перевод, суммаризация.

Что такое «галлюцинации» и почему они возникают?

Галлюцинации — это генерация моделью информации, которая является неправдоподобной, неправильной или не вытекает из предоставленных данных. Причины:

• Модель оптимизирована для генерации правдоподобного текста, а не для установления фактологической истины.
• В обучающих данных присутствуют противоречия и ошибки.
• Механизм внимания может придать чрезмерный вес нерелевантным паттернам в контексте.
• Отсутствие реального понимания и доступа к внешней базе знаний в режиме реального времени.

Каковы основные направления развития архитектуры?

• Эффективность: Разработка более эффективных механизмов внимания с линейной или суб-квадратичной сложностью (например, Mamba, State Space Models).
• Увеличение контекста: Методы для обработки сверхдлинных последовательностей (например, RoPE, ALiBi).
• Мультимодальность: Интеграция обработки текста, изображений, аудио и видео в единую архитектуру Transformer.
• Оптимизация выравнивания: Улучшение методов RLHF и разработка новых подходов для повышения безопасности, надежности и полезности моделей.