Преобразователи произвели революцию в области обработки естественного языка (NLP), обеспечив самую современную производительность для различных задач, включая языковой перевод, анализ настроений и ответы на вопросы. В этом сообщении блога мы представим введение в преобразователи и их использование в НЛП.

Что такое трансформеры? Трансформеры — это тип архитектуры нейронной сети, который был представлен в 2017 году Васвани и др. В отличие от традиционных рекуррентных нейронных сетей (RNN), преобразователи не требуют последовательной обработки входных данных и вместо этого могут обрабатывать все входные данные параллельно. Это делает их особенно подходящими для обработки длинных последовательностей текста.

Как работают трансформаторы? Трансформаторы состоят из двух основных компонентов: энкодера и декодера. Кодер обрабатывает входной текст и генерирует последовательность скрытых состояний, а декодер использует эти скрытые состояния для генерации выходного текста. Каждый уровень кодера и декодера состоит из механизма самоконтроля с несколькими головками и нейронной сети с прямой связью. Механизм внутреннего внимания позволяет преобразователю обращать внимание на разные части входного текста и присваивать каждой части разные веса, в то время как нейронная сеть с прямой связью позволяет преобразователю преобразовывать скрытые состояния.

Применение трансформеров в НЛП Трансформеры использовались в различных задачах НЛП, включая языковой перевод, анализ настроений и ответы на вопросы. Одной из самых популярных моделей на основе трансформеров является языковая модель на основе трансформеров (TLM), которая была представлена ​​Рэдфордом и др. в 2018 году. TLM — это неконтролируемые модели, которые учатся предсказывать следующее слово в предложении на основе предыдущих слов. После обучения их можно настроить на конкретные задачи НЛП.

Преимущества трансформеров в НЛП Трансформеры имеют несколько преимуществ для задач НЛП. Они способны обрабатывать длинные последовательности текста более эффективно, чем RNN, что делает их хорошо подходящими для таких задач, как языковой перевод. Они также могут моделировать зависимости между словами более точно, чем традиционные подходы, что привело к значительному повышению производительности в таких задачах, как анализ тональности.

Заключение Преобразователи произвели революцию в области НЛП, обеспечив самую современную производительность в различных задачах. Их способность обрабатывать длинные последовательности текста и моделировать зависимости между словами сделала их популярным выбором для многих приложений НЛП. Поскольку область НЛП продолжает развиваться, вполне вероятно, что трансформеры будут продолжать играть важную роль в улучшении нашего понимания естественного языка.