Что такое трансформеры в машинном обучении и как они изменили NLP навсегда
Трансформер (Transformer) — это архитектура нейронной сети, основанная на механизме внимания (attention), которая была представлена в 2017 году в революционной статье Google «Attention Is All You Need». Её ключевое отличие от предшественников (таких как рекуррентные нейронные сети — RNN, и сверточные нейронные сети — CNN) — полный отказ от рекуррентных и сверточных слоев для обработки последовательностей и использование исключительно механизмов внимания для моделирования зависимостей между всеми элементами последовательности, независимо от расстояния между ними. Это решает фундаментальную проблему долгосрочных зависимостей и позволяет проводить масштабируемое параллельное вычисление, что привело к качественному скачку в возможностях моделей обработки естественного языка (NLP) и других областях.
Архитектура трансформера: детальное описание
Архитектура трансформера состоит из энкодера и декодера, каждый из которых представляет собой стопку идентичных слоев. Однако для задач, таких как классификация текста или маскированное языковое моделирование, может использоваться только энкодер (например, BERT), а для генеративных задач — полная архитектура (например, GPT, T5).
1. Входные эмбеддинги и позиционное кодирование
Поскольку трансформер не содержит рекуррентных элементов, он не имеет внутреннего представления о порядке элементов в последовательности. Для решения этой проблемы в архитектуру вводится позиционное кодирование (Positional Encoding) — вектор, который добавляется к вектору эмбеддинга каждого токена. Эти кодирования используют синусоидальные и косинусоидальные функции разной частоты, что позволяет модели обобщать на последовательности длиннее, чем встречавшиеся при обучении.
2. Механизм самовнимания (Self-Attention)
Это ядро архитектуры. Механизм позволяет каждому токену в последовательности «взаимодействовать» со всеми остальными токенами, вычисляя взвешенную сумму их значений. Веса (внимания) определяются тем, насколько каждый токен релевантен для текущего. Вычисление происходит в три этапа:
- Для каждого токена создаются три вектора: Запрос (Query), Ключ (Key) и Значение (Value) путем умножения входного эмбеддинга на обучаемые матрицы.
- Вычисляется оценка внимания как скалярное произведение Query одного токена на Key всех токенов. Результат масштабируется и пропускается через функцию softmax для получения нормализованных весов.
- Выходом для токена является сумма векторов Value всех токенов, взвешенных этими коэффициентами внимания.
- Маскированное языковое моделирование (MLM): Используется в моделях типа BERT. Часть слов во входном предложении маскируется, и модель обучается их предсказывать на основе контекста. Это позволяет построить глубокие двунаправленные контекстные представления.
- Авторегрессионное моделирование: Используется в моделях типа GPT. Модель обучается предсказывать следующее слово в последовательности, учитывая только предыдущие слова. Это оптимально для задач генерации текста.
- BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): Использует только энкодер. После предобучения на MLM его можно быстро дообучить (fine-tune) с небольшим набором данных для широкого спектра задач: классификация, извлечение ответов, NER, сентимент-анализ. Он установил новые state-of-the-art результаты для десятков задач.
- GPT (Generative Pre-trained Transformer): Использует только декодер. GPT-3 и её последователи продемонстрировали способность к few-shot и zero-shot обучению — решению задач по нескольким примерам или только по текстовому описанию, что является шагом к более общему искусственному интеллекту.
- T5 (Text-To-Text Transfer Transformer): Рассматривает любую NLP-задачу как задачу «текст-на-текст», унифицируя подход. Например, для классификации вход — это текст, а выход — метка класса в текстовой форме.
- Компьютерное зрение (Vision Transformers — ViT): Изображение разбивается на патчи, которые рассматриваются как последовательность. ViT показал, что свертки не являются обязательными для достижения высочайшей точности в классификации изображений.
- Обработка звука и речи: Модели типа Whisper от OpenAI используют трансформеры для точного распознавания и перевода речи.
- Биоинформатика: Трансформеры используются для предсказания структуры белков (AlphaFold2 в своей основе имеет элементы внимания), анализа геномных последовательностей.
- Мультимодальные модели: Модели типа CLIP (сопоставляет изображения и текст), DALL-E, Stable Diffusion (генерируют изображения по тексту) используют трансформеры для связи между разными модальностями.
- Вычислительная сложность: Наивная реализация самовнимания имеет квадратичную сложность O(n²) по памяти и времени относительно длины последовательности (n), что делает обработку очень длинных документов или видео чрезвычайно затратной.
- Большой размер моделей (сотни МБ — десятки ГБ) создает проблемы для развертывания на мобильных устройствах и edge-устройствах, а также приводит к высоким задержкам при инференсе.
- «Черный ящик»: Несмотря на визуализацию весов внимания, интерпретируемость решений больших трансформеров остается сложной задачей.
- Зависимость от данных: Предобученные модели могут унаследовать и усилить смещения (bias), присутствующие в огромных интернет-корпусах, на которых они обучались.
На практике используется многоголовое внимание (Multi-Head Attention), где несколько независимых механизмов внимания работают параллельно, позволяя модели одновременно фокусироваться на информации из разных подпространств представлений (например, на синтаксисе и семантике).
3. Слои прямой связи и нормализации
После блока внимания следует полносвязный слой прямой связи (Feed-Forward Network, FFN), который применяется независимо и идентично к каждой позиции. Он обычно состоит из двух линейных преобразований с функцией активации (например, ReLU или GELU) между ними. Каждый под-слой (внимания и FFN) окружается остаточным соединением (Residual Connection) и слоем нормализации (LayerNorm), что стабилизирует обучение глубоких сетей.
| Архитектура | Ключевой принцип | Проблемы | Параллелизуемость |
|---|---|---|---|
| Рекуррентные нейронные сети (RNN/LSTM) | Последовательная обработка, сохранение состояния | Проблема долгосрочных зависимостей, низкая скорость обучения из-за последовательной природы | Низкая (последовательная) |
| Сверточные нейронные сети (CNN) для текста | Применение фильтров к локальным контекстам | Ограниченный размер контекстного окна, сложность улавливания дальних связей | Высокая (параллельная) |
| Трансформер (Self-Attention) | Прямые связи между всеми элементами последовательности | Высокие вычислительные затраты и потребление памяти для очень длинных последовательностей (квадратичная сложность) | Полная (параллельная) |
Как трансформеры изменили NLP: эпоха предобученных моделей
До трансформеров прогресс в NLP был постепенным. Трансформеры создали фундамент для парадигмы «предобучение — тонкая настройка» (pre-training and fine-tuning), которая кардинально изменила поле.
1. Эффективное предобучение на больших данных
Благодаря параллелизуемости, трансформеры можно крайне эффективно обучать на огромных текстовых корпусах (весь интернет, книги, статьи) на задачах самообучения (self-supervised learning). Две основные задачи предобучения:
2. Появление моделей-гигантов (BERT, GPT, T5 и др.)
Трансформеры позволили масштабировать модели до беспрецедентных размеров (сотни миллиардов параметров).
3. Унификация и демократизация NLP
Трансформеры привели к созданию библиотек (Hugging Face Transformers), которые предоставили сообществу тысячи предобученных моделей. Инженеру или исследователю теперь не нужно обучать модель с нуля на миллионах документов. Достаточно взять предобученную модель и адаптировать её под свою конкретную задачу с минимальными затратами и данными. Это резко снизило барьер входа и ускорило инновации.
4. Выход за пределы текста: мультимодальность
Архитектура трансформера оказалась настолько универсальной, что вышла далеко за рамки NLP. Механизм внимания применяется к данным любого типа, где можно установить связи между элементами:
| Модель (Год) | Тип архитектуры | Ключевая инновация | Влияние |
|---|---|---|---|
| Transformer (2017) | Энкодер-Декодер | Представление механизма самовнимания как основы | Заложил архитектурный фундамент |
| BERT (2018) | Только энкодер | Двунаправленное предобучение на задаче MLM | Революция в понимании языка, новый стандарт для классификации/извлечения |
| GPT-2/3 (2019/2020) | Только декодер | Масштабирование авторегрессионной модели и демонстрация few-shot обучения | Прорыв в генеративных способностях и ин-контекстном обучении |
| T5 (2020) | Энкодер-Декодер | Унифицированный тексто-текстовый подход ко всем задачам | Унификация pipeline обработки NLP |
| Vision Transformer (2021) | Энкодер (адаптированный) | Применение чистого трансформера к изображениям | Бросил вызов доминированию CNN в компьютерном зрении |
Текущие вызовы и будущее
Несмотря на успех, архитектура трансформеров сталкивается с проблемами. Квадратичная вычислительная сложность самовнимания ограничивает работу с очень длинными последовательностями (длинные документы, видео). Это стимулирует исследования в области эффективных механизмов внимания (например, Sparse Attention, Linformer). Огромный размер моделей требует колоссальных вычислительных ресурсов для обучения и развертывания, что поднимает вопросы об энергоэффективности и доступности. Будущие направления включают создание более эффективных и компактных архитектур, улучшение способности моделей к рассуждению и работе с фактами, а также развитие истинно мультимодальных интеллектуальных систем.
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
В чем принципиальное отличие трансформера от RNN и LSTM?
RNN и LSTM обрабатывают последовательность токенов поочередно, сохраняя «память» о предыдущих элементах в скрытом состоянии. Это создает узкое место для параллельных вычислений и затрудняет обучение на длинных зависимостях. Трансформер обрабатывает все токены последовательности одновременно (параллельно). Зависимости между любыми двумя токенами, независимо от расстояния, устанавливаются напрямую за один шаг через механизм внимания, что устраняет проблему затухающего градиента и радикально ускоряет обучение.
Почему трансформеры так хорошо масштабируются?
Масштабируемость обусловлена двумя факторами: полной параллелизуемостью операций на уровне последовательности и свойством механизма внимания улавливать зависимости любой длины за константное число шагов (теоретически). Это позволяет наращивать объем обучающих данных и размер модели (количество параметров) почти линейно с увеличением вычислительных ресурсов, что приводит к предсказуемому росту качества (эмпирически наблюдаемые законы масштабирования).
Что такое «тонкая настройка» (fine-tuning) и зачем она нужна?
Тонкая настройка — это второй этап обучения предобученной модели (например, BERT) на относительно небольшом наборе данных для конкретной целевой задачи (например, определение спама в письмах или анализ тональности отзывов). Модель инициализируется весами, уже содержащими богатые знания о языке, полученные при предобучении на огромном корпусе. В процессе тонкой настройки эти веса немного корректируются, чтобы специализировать модель под новую задачу. Это требует на порядки меньше данных и вычислительных ресурсов, чем обучение с нуля, и дает гораздо более высокое качество.
В чем разница между BERT и GPT?
Ключевые отличия лежат в архитектуре и цели предобучения. BERT использует архитектуру энкодера трансформера и обучается на задаче маскированного языкового моделирования (MLM), где он видит весь контекст слова одновременно (двунаправленно). Это делает его идеальным для задач «понимания»: классификации, извлечения информации, ответа на вопросы. GPT использует архитектуру декодера трансформера с маскированным вниманием (токен видит только предыдущие токены) и обучается на задаче предсказания следующего слова (авторегрессия). Это делает его специалистом в задачах генерации текста: продолжение, перевод, суммирование, диалог.
Комментарии