Введение:
В последние годы в области обработки естественного языка (NLP) произошел революционный прорыв с введением архитектуры преобразования. Эта революционная модель, представленная в знаменательной статье 2017 года «Внимание — это все, что вам нужно» Васвани и др., изменила ландшафт НЛП и достигла самых современных результатов в различных задачах, связанных с языком. Этот пост в блоге призван дать всестороннее представление о преобразователях путем изучения их архитектуры, ключевых компонентов и влияния на область НЛП.
Необходимость трансформера:
1.1 Ограничения RNN и CNN
Сложность захвата долгосрочных зависимостей
Последовательная обработка приводит к более медленному обучению и выводу
Отсутствие возможности распараллеливания
1.2 Представляем Transformer как решение
Использование механизма самоконтроля для захвата зависимостей
Распараллеливаемая архитектура для эффективной обработки
Способность Transformer обрабатывать долгосрочные зависимости
Понимание архитектуры трансформатора:
2.1 Структура кодировщик-декодер
Кодер для обработки входной последовательности
Декодер для генерации выходной последовательности
Обмен полученной информацией через механизмы внимания
2.2. Механизм самоконтроля
Концепция посещения различных позиций в последовательности
Расчет веса внимания для каждой позиции
Взвешенная комбинация закодированных представлений на основе весов внимания
2.3. Позиционное кодирование
Учет информации о порядке слов
Внедрение позиционной информации в модель
Синусоидальное позиционное кодирование и его математическое представление
2.4 Нейронные сети с прямой связью
Нелинейные преобразования применяются к каждой позиции отдельно
Точечные полносвязные слои с функциями активации
Захват сложных взаимодействий в последовательности
Ключевые компоненты трансформатора
Кодер 3.1:
Входные вложения
Преобразование входных токенов в непрерывные векторные представления
Предварительно обученные вложения слов или изученные вложения в модели
Многоголовое самообслуживание
Головки параллельного внимания для захвата различных зависимостей
Изучение различных типов отношений между словами
Нейронные сети с прямой связью
Применение нелинейных преобразований к результатам внимания
Точечные полносвязные слои с функциями активации
Остаточные соединения и нормализация слоев
Облегчение проблемы исчезающего градиента
Улучшение градиентного потока и сходимость модели
3.2 Декодер:
Маскированное многоголовое самовнимание
Обращение к предыдущим позициям во время декодирования
Предотвращение посещения будущих должностей
Кодер-декодер Внимание!
Сосредоточение внимания на соответствующих частях ввода во время декодирования
Добавление информации от кодировщика
Нейронные сети с прямой связью
Применение нелинейных преобразований к результатам внимания
Повышение способности декодера генерировать точные выходные данные
Остаточные соединения и нормализация слоев
Обеспечение градиентного потока и стабильной тренировки
3.3 Механизм внимания:
Само-внимание против глобального внимания
Самостоятельное внимание фиксирует зависимости внутри последовательности
Глобальное внимание рассматривает зависимости между различными последовательностями
Расчет веса внимания
Скалярный продукт или аддитивное внимание для вычисления веса
Показатели внимания, определяемые совместимостью позиций
Масштабирование и маскирование весов внимания
Предотвращение больших значений и стабилизация градиентов
Маскировка, чтобы не посещать определенные должности (например, будущие должности)
3.4 Позиционное кодирование:
Получение информации о порядке слов
Решение проблемы отсутствия последовательной обработки в трансформаторах
Позиционные кодировки, предоставляющие информацию об относительном или абсолютном положении
Функции синуса и косинуса для позиционного кодирования
Кодирование позиционной информации с функциями синуса и косинуса
Шаблоны на основе частоты для каждой позиции
Объединение позиционных кодировок с вложениями слов
Суммирование или объединение вложений слов и позиционных кодировок
Включение как контекстной, так и позиционной информации
Обучение и выводы в Трансформерах:
4.1 Обучение модели трансформатора
Контролируемое обучение с помеченными данными
Обратное распространение и оптимизация на основе градиента
Такие методы, как оптимизатор Адама и планирование скорости обучения
4.2 Тонкая настройка и передача обучения
Предварительное обучение крупномасштабным задачам языкового моделирования
Точная настройка конкретных последующих задач с небольшими наборами данных
Использование предварительно обученных преобразователей в качестве средств извлечения признаков
4.3 Вывод и генерация
Авторегрессионная генерация с использованием декодера
Методы выборки, такие как жадное декодирование, поиск луча и выборка ядра.
Температурный параметр для управления выходной случайностью
Применение трансформаторов:
5.1 Машинный перевод
Модели на основе трансформаторов для достижения самых современных результатов
Представления двунаправленного энкодера от трансформаторов (BERT)
Модели преобразователей со структурами кодер-декодер для задач перевода
5.2 Понимание языка и ответы на вопросы
Задачи понимания естественного языка (NLU), использующие преобразователи
Такие модели, как GPT OpenAI, для понимания языка
Модели вопросов-ответов (QA), использующие преобразователи для понимания контекста
5.3 Обобщение текста
Модели на основе преобразователя для создания абстрактных сводок
Архитектуры-трансформеры в сочетании с обучением с подкреплением
5.4 Анализ тональности и распознавание именованных сущностей
Преобразователи для детального анализа настроений
Модели именованного распознавания сущностей (NER) на основе преобразователей
5.5 Другие задачи НЛП и не только
Преобразователи в классификации настроений, классификации текстов и т. д.
Распространение архитектур-трансформеров на другие области, такие как компьютерное зрение.
Известные модели на основе трансформаторов:
6.1 BERT (представление двунаправленного энкодера от трансформаторов)
Предварительное обучение моделированию замаскированного языка и предсказанию следующего предложения
Тонкая настройка для различных последующих задач
6.2 GPT (генеративный предварительно обученный преобразователь)
Неконтролируемое предварительное обучение на большом корпусе
Генерация авторегрессивного языка
6.3 Трансформер-XL
Устранение ограничения контекстов фиксированной длины
Захват долгосрочных зависимостей
6.4 T5 (преобразователь преобразования текста в текст)
Единая архитектура для различных задач НЛП
Использование обучения переносу текста в текст
6.5 Большая птица
Эффективная обработка долгосрочных зависимостей
Уменьшенная вычислительная сложность с редким вниманием
6.6 Приложения-трансформеры в компьютерном зрении
Адаптация преобразователей для задач распознавания и генерации изображений
Vision Transformer (ViT) и родственные модели
Преимущества и проблемы трансформаторов
7.1 Преимущества трансформаторов
Способность эффективно захватывать долгосрочные зависимости
Распараллеливаемая архитектура для эффективной обработки
Высочайшая производительность в различных задачах НЛП
7.2 Проблемы и ограничения
Большие размеры моделей и требования к ресурсам
Сложность в решении задач, требующих последовательной генерации
Отсутствие интерпретируемости в механизмах внимания
Будущие направления и открытые вопросы исследования:
8.1 Достижения в архитектуре трансформаторов
Изучение вариаций механизмов внимания. Включение дополнительного контекста и модальностей.
8.2 Мультимодальные трансформаторы
Расширение архитектур трансформаторов для работы с несколькими модальностями. Интеграция зрения, речи и других сенсорных входов.
8.3 Эффективные преобразователи и сжатие моделей
Удовлетворение требований к ресурсам и ограничений размера модели. Такие методы, как сокращение, квантование и дистилляция знаний.
8.4 Этические соображения и предвзятость в моделях трансформаторов
Обеспечение справедливости, прозрачности и подотчетности в моделях трансформаторов. Устранение предубеждений и потенциальных этических последствий.
Вывод:
Архитектура преобразования произвела революцию в области обработки естественного языка, позволив моделям более эффективно фиксировать сложные отношения и зависимости в последовательностях. Благодаря своей способности обрабатывать долгосрочные зависимости и достигать самых современных результатов, преобразователи стали краеугольным камнем различных приложений НЛП. Поскольку эта область продолжает развиваться, ожидается дальнейшее развитие архитектур преобразователей и их приложений, что проложит путь к более сложному пониманию языка и моделям генерации.
Спасибо за прочтение,
Если вы хотите прочитать об эффективном трансферном обучении, нажмите здесь
