Узнайте, как архитектуры Transformer революционизируют искусственный интеллект, обеспечивая прорывы в NLP, компьютерном зрении и передовых задачах машинного обучения.
Transformer — это революционная архитектура нейронной сети, которая стала краеугольным камнем современного искусственного интеллекта (ИИ), особенно в обработке естественного языка (NLP) и, в последнее время, в компьютерном зрении (CV). Представленная исследователями Google в статье 2017 года "Attention Is All You Need", ее ключевым нововведением является механизм самовнимания, который позволяет модели взвешивать важность различных слов или частей входной последовательности. Это позволяет ей более эффективно захватывать долгосрочные зависимости и контекстуальные взаимосвязи, чем предыдущие архитектуры. Конструкция также позволяет осуществлять массовое распараллеливание, что позволяет обучать гораздо более крупные модели на огромных наборах данных, что приводит к появлению больших языковых моделей (LLM).
В отличие от последовательных моделей, таких как рекуррентные нейронные сети (RNN), Transformers обрабатывают целые последовательности данных одновременно. Основная идея заключается в параллельной обработке всех элементов, что значительно ускоряет обучение на современном оборудовании, таком как GPU.
Чтобы понять порядок последовательности без рекуррентности, Transformers используют метод, называемый позиционным кодированием, который добавляет информацию о положении каждого элемента (например, слова в предложении) в его встраивание. Затем слои само-внимания обрабатывают эти встраивания, позволяя каждому элементу «смотреть» на каждый другой элемент в последовательности и определять, какие из них наиболее важны для понимания его значения. Это глобальное понимание контекста является большим преимуществом для сложных задач. Фреймворки, такие как PyTorch и TensorFlow, обеспечивают широкую поддержку для создания моделей на основе Transformer.
Влияние Transformers охватывает множество областей, стимулируя прогресс как в языковых, так и в визуальных задачах.
Полезно отличать Transformers от других распространенных архитектур нейронных сетей:
Вычислительные затраты исходного механизма self-attention Transformer растут квадратично с увеличением длины последовательности, что затрудняет работу с очень длинными последовательностями. Это привело к разработке более эффективных вариантов.
Эти достижения продолжают расширять применимость Transformers к новым задачам. Инструменты и платформы, такие как Hugging Face и Ultralytics HUB, упрощают разработчикам доступ и развертывание этих мощных моделей.