Transformer – это революционная модель глубокого обучения, которая произвела революцию в различных областях, в частности в обработке естественного языка (НЛП). Представлено в статье Васвани и др. «Внимание — это все, что вам нужно». в 2017 году модель Transformer стала де-факто стандартом для задач последовательного выполнения, таких как машинный перевод, обобщение текста и вопросно-ответные системы.

В этой статье блога мы углубимся во внутреннюю работу модели Transformer, объясним ее ключевые компоненты и предоставим примеры кода для иллюстрации их реализации. К концу этой статьи вы получите четкое представление о Трансформерах и будете готовы применять их для решения собственных задач НЛП.

1. Механизм самообслуживания:

Основной идеей модели Трансформера является механизм самообслуживания, также известный как масштабируемое скалярное произведение внимания. Самообслуживание позволяет модели взвешивать важность разных слов в последовательности при обработке каждого слова. Этот механизм позволяет модели эффективно фиксировать контекстуальные связи.

Вот фрагмент кода, демонстрирующий, как можно реализовать самообслуживание с помощью Python и TensorFlow:

import tensorflow as tf
def self_attention(inputs):
    q = tf.keras.layers.Dense(units=d_model)(inputs)
    k = tf.keras.layers.Dense(units=d_model)(inputs)
    v = tf.keras.layers.Dense(units=d_model)(inputs)

    attention_scores = tf.matmul(q, tf.transpose(k, perm=[0, 2, 1]))
    attention_scores = tf.nn.softmax(attention_scores / tf.math.sqrt(d_model), axis=-1)

    attended_values = tf.matmul(attention_scores, v)

    return attended_values

2. Позиционное кодирование:

Поскольку модель Transformer не опирается на рекуррентные или сверточные слои, в ней отсутствует явная информация о порядке слов в последовательности. Для решения этой проблемы вводится позиционное кодирование. Позиционное кодирование предоставляет модели позиционную информацию путем добавления обучаемых вложений во входную последовательность.

Вот пример реализации позиционного кодирования в Python:

import numpy as np
def positional_encoding(max_length, d_model):
    position = np.arange(max_length)[:, np.newaxis]
    div_term = np.exp(np.arange(0, d_model, 2) * -(np.log(10000.0) / d_model))
    sin_term = np.sin(position * div_term)
    cos_term = np.cos(position * div_term)
    positional_encoding = np.concatenate([sin_term, cos_term], axis=-1)

    return tf.cast(positional_encoding, dtype=tf.float32)

3. Стеки кодировщика и декодера:

Модель Transformer состоит из стека кодера и декодера. Стек кодера обрабатывает входную последовательность, а стек декодера генерирует выходную последовательность. Оба стека состоят из нескольких слоев, каждый из которых содержит подуровень самообслуживания и нейронную сеть прямого распространения.

Вот пример реализации уровня кодировщика:

class EncoderLayer(tf.keras.layers.Layer):
    def __init__(self, d_model, num_heads, feed_forward_dim, dropout_rate):
        super(EncoderLayer, self).__init__()
        self.attention = MultiHeadAttention(d_model, num_heads)
        self.feed_forward = FeedForwardNetwork(d_model, feed_forward_dim)

        self.layer_norm1 = tf.keras.layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)
        self.layer_norm2 = tf.keras.layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)

        self.dropout1 = tf.keras.layers.Dropout(dropout_rate)
        self.dropout2 = tf.keras.layers.Dropout(dropout_rate)

    def call(self, inputs, training):
        attention_output = self.attention(inputs, inputs, inputs, training)
        attention_output = self.dropout1(attention_output, training=training)
        output1 = self.layer_norm1(inputs + attention_output)

        feed_forward_output = self.feed_forward(output1)
        feed_forward_output = self.dropout2(feed_forward_output, training=training)
        output2 = self.layer_norm2(output1 + feed_forward_output)

        return output2

4. Обучение и вывод:

Для обучения модели Transformer используется подходящая функция потерь, например перекрестная энтропия. Во время вывода модель прогнозирует выходную последовательность, итеративно генерируя по одному слову за раз. Этот процесс продолжается до тех пор, пока не будет сгенерирован токен конца последовательности или не будет достигнута максимальная длина вывода.

Вот пример обучения и вывода модели Transformer с использованием библиотеки TensorFlow:

# Training
loss_object = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)
def loss_function(real, pred):
    mask = tf.math.logical_not(tf.math.equal(real, 0))
    loss_ = loss_object(real, pred)
    mask = tf.cast(mask, dtype=loss_.dtype)
    loss_ *= mask
    return tf.reduce_sum(loss_) / tf.reduce_sum(mask)
# Inference
def generate_output(model, start_token, max_length, temperature=1.0):
    output = tf.expand_dims(start_token, 0)
    for i in range(max_length):
        predictions = model(inputs=[output], training=False)
        predictions = predictions[:, -1, :]
        predictions = predictions / temperature
        predicted_id = tf.random.categorical(predictions, num_samples=1)
        output = tf.concat([output, predicted_id], axis=-1)
        if predicted_id == end_token:
            break
    return tf.squeeze(output, axis=0)

Модель Transformer, несомненно, изменила правила игры в области глубокого обучения, особенно в области обработки естественного языка. В этой статье мы рассмотрели ключевые компоненты модели Transformer, включая самообслуживание, позиционное кодирование и стеки кодировщика-декодера. Мы также предоставили примеры кода, иллюстрирующие их реализацию.

Благодаря этим новым знаниям вы теперь готовы применять Трансформеры к своим собственным задачам НЛП. Будь то машинный перевод, обобщение текста или вопросно-ответные системы, модель Transformer предлагает мощное и гибкое решение.

Понимая внутреннюю работу Трансформеров и эффективно ее реализуя, вы сможете открыть новые возможности в мире искусственного интеллекта и улучшить свои приложения НЛП.