Трансформер (модель машинного обучения)

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 онлайн переводчиках, моделях GPT и DALL-E