В 2017 году группа исследователей Google опубликовала статью под названием Внимание — это все, что вам нужно. Эта фраза стала поворотным моментом в области искусственного интеллекта. Модельная архитектура, которую они представили, трансформер, с тех пор стала основой почти для всех крупных прорывов в области искусственного интеллекта, включая ChatGPT, Google BERT и Vision Transformers, которые интерпретируют изображения.
Лидерам бизнеса важно понять, что такое трансформеры и почему они все изменили. Это базовая технология, которая позволяет искусственному интеллекту понимать контекст, генерировать естественный язык и анализировать данные, используя мышление, подобное человеческому.
Содержание
От последовательного мышления к параллельному пониманию
До «Трансформеров» большинство моделей ИИ обрабатывали информацию поэтапно. Такие системы, как рекуррентные нейронные сети (RNN) и сети долговременной краткосрочной памяти (LSTM), считывают данные последовательно, подобно тому, как человек читает строку текста вслух. Это ограничивало их способность обрабатывать длинные или сложные последовательности и делало их неэффективными в обучении.
Трансформаторы изменили ситуацию, обработав все данные за один раз. Вместо чтения слово за словом преобразователь обрабатывает сразу все предложение, абзац или набор данных. Это позволяет понять, как разные элементы связаны друг с другом, даже если они находятся далеко друг от друга.
Например, в предложении Банк скоро закроетсятрансформер это понимает банк относится к финансовому учреждению, а не к берегу реки, поскольку учитывает все окружающие слова одновременно. Именно эта способность распознавать контекст делает ИИ на основе трансформаторов таким мощным.
Как работает трансформатор
Трансформатор — это тип модели искусственного интеллекта, предназначенный для понимания и генерации сложной информации путем анализа всех частей входных данных одновременно, а не шаг за шагом.
Кодер и декодер
Трансформатор состоит из двух основных компонентов: кодера и декодера.
Кодер принимает входные данные, такие как предложение, изображение или фрагмент аудио, и создает математическое представление их значения. Затем декодер использует это представление для генерации вывода, такого как перевод, сводка или предсказание.
Вы можете думать о кодере как о части, которая понимает, а о декодере — как о части, которая отвечает. Вместе они позволяют ИИ не только обрабатывать информацию, но и разумно интерпретировать ее и действовать на ее основании.
Роль заботы о себе
Настоящее открытие, лежащее в основе трансформеров, — это то, что называется вниманием к себе. Этот механизм помогает модели решить, какие части входных данных наиболее важны для понимания значения.
Проще говоря, внимание к себе позволяет ИИ сосредоточиться на нужных словах в нужное время. Если входными данными является предложение, модель вычисляет, насколько каждое слово должно влиять на каждое другое слово. Это создает подробную карту отношений в последовательности, давая модели глубокое понимание контекста.
Например, в предложении Кот сел на коврикмодель узнает кот тесно связан с садиться и меньше связан с мат. При обработке более сложных предложений этот же механизм позволяет отслеживать значение, тон и грамматическую структуру десятков слов.
В центре внимания нескольких голов
Забота о себе случается не один раз. Это происходит в нескольких параллельных потоках, известных как головы внимания. Каждая голова рассматривает разные типы отношений, такие как значение слова, синтаксис или тональность. Результаты объединяются для более полного понимания входных данных.
Эта многоголовочная система внимания придает трансформаторам гибкость и мощность. Каждый руководитель выступает в роли специализированного аналитика, фокусирующегося на одном аспекте проблемы, и путем объединения их выводов модель создает комплексную интерпретацию.
Позиционное кодирование
Поскольку преобразователи обрабатывают данные параллельно, они, естественно, не понимают порядок данных. Позиционное кодирование решает эту проблему путем добавления к каждому токену числовой информации, указывающей его положение в последовательности. Это позволяет модели узнать, какие слова являются первыми, вторыми и последними, обеспечивая сохранение ощущения потока, которого люди ожидают от языка.
Слои прямой связи и нормализация
После слоев внимания модель передает информацию через ряд простых нейронных сетей, называемых слоями подачи. Эти слои улучшают представление смысла. Нормализация слоев стабилизирует обучение, а остаточные связи не позволяют модели потерять важную информацию по мере ее углубления.
Все эти элементы работают вместе, чтобы создать систему, которая может изучать значение, контекст и отношения в масштабе, которого не могла достичь ни одна предыдущая модель.
Почему трансформаторы стали прорывом
Более ранние модели, такие как RNN и LSTM, были ограничены, поскольку им приходилось обрабатывать информацию поэтапно. Из-за этого они медлили и плохо запоминали долгосрочные отношения. Трансформеры изменили это, введя параллельную обработку, что позволило им анализировать всю последовательность одновременно.
Этот сдвиг принес огромные выгоды. Трансформеры могут обучаться на огромных наборах данных с использованием мощных графических процессоров и TPU, создавая модели с миллиардами параметров, которые изучают тонкий язык и контекстные шаблоны.
Ключевые преимущества включают в себя:
- Скорость и масштабируемость: Они могут эффективно обрабатывать длинные последовательности и обрабатывать огромные объемы данных.
- Перенос уроков: После обучения трансформатора его можно адаптировать к новым задачам, используя гораздо меньше данных и времени.
- Междоменная гибкость: одна и та же архитектура работает для текста, изображений, аудио и даже видео.
Реальные приложения
Обработка естественного языка
Трансформаторы используются почти во всех современных приложениях естественного языка. Чат-боты, переводчики и создатели контента полагаются на них, чтобы понимать и создавать связный язык. Например, Google Translate использует преобразователи для более естественной обработки контекста и идиом, чем старые системы.
Поисковые системы и инструменты агрегирования также используют преобразователи для интерпретации смысла, получения ключевой информации и точного ответа на вопросы.
Компьютерное зрение
Vision Transformers адаптирует эту концепцию к изображениям. Они разделяют фрагменты изображений и обрабатывают их, как если бы это были слова в предложении. Это позволяет модели определять взаимосвязи между различными частями изображения и выполнять такие задачи, как распознавание объектов, классификация изображений и понимание сцены с поразительной точностью.
Другие поля
«Трансформеры» вышли далеко за рамки текста и видения. Их используют:
- Системы распознавания и синтеза речи, такие как Whisper и ElevenLabs.
- Прогнозирование сворачивания белков в биологии с использованием таких систем, как AlphaFold.
- Рекомендательные системы для платформ потоковой передачи и электронной коммерции
- Мультимодальные модели искусственного интеллекта, такие как DALL·E и Gemini, которые объединяют текст, изображения и видео.
Деловые последствия
Для бизнеса преобразователи сделали ИИ доступным, практичным и преобразующим. Они предоставляют широкий спектр возможностей, которые когда-то считались невозможными:
- Маркетинг и контент: ИИ теперь может создавать публикации в блогах, тексты для социальных сетей и обзоры, которые являются контекстуально точными и соответствуют бренду.
- Взаимодействие с клиентами: Чат-боты и голосовые помощники могут предоставлять мгновенные, персонализированные и интеллектуальные ответы.
- Анализ данныхИИ может анализировать неструктурированные данные, такие как электронные письма, отзывы и отчеты, чтобы выявлять закономерности и возможности.
- Автоматизация и производительность: Внутренние команды могут использовать ИИ для организации встреч, генерации кода и автоматизации повторяющихся задач по написанию или анализу.
Эти возможности экономят время, повышают качество и улучшают процесс принятия решений. Однако преобразователи требуют больших вычислительных ресурсов и больших наборов данных, поэтому большинство компаний получают к ним доступ через API или облачные платформы, а не строят модели с нуля.
Будущее трансформаторов
«Трансформеры» вызвали постоянную волну инноваций в области искусственного интеллекта. Будущие исследования направлены на то, чтобы сделать их быстрее, эффективнее и адаптивнее. Новые версии, такие как разреженные трансформаторы, направлены на снижение вычислительных требований за счет выборочной фокусировки внимания.
Новые разработки также подталкивают Трансформеров к большей аргументации и автономии, позволяя системам ИИ планировать действия, принимать решения и взаимодействовать с людьми.
Для бизнес-лидеров преобразователь — это нечто большее, чем просто техническая веха. Это двигатель современной экономики искусственного интеллекта, превращающий данные и язык в интеллектуальные, масштабируемые и действенные идеи. Понимание этой основы имеет решающее значение для продвижения в следующем десятилетии цифровой трансформации.
Если вы хотите поковыряться в архитектуре трансформатора, рекомендую эту статью от G2:
