Трансформеры — это не просто машины, которые превращаются в автомобили. В мире обработки естественного языка (NLP) трансформеры относятся к типу архитектуры нейронной сети, которая произвела революцию в этой области. Они являются основой многих современных языковых моделей, которые достигли революционной производительности в различных задачах НЛП, таких как языковой перевод, суммирование текста и анализ настроений.

Но не обманывайтесь названием — в ближайшее время они не превратятся в гигантских роботов. В этой статье мы рассмотрим, что такое трансформеры, как они работают и почему они так важны в НЛП. И, поскольку мы крутые и модные, мы даже будем использовать код Python для демонстрации.

Итак, пристегнитесь и давайте погрузимся!

Рождение Трансформеров

Трансформеры были представлены в 2017 году группой исследователей из Google Brain в статье под названием «Внимание — это все, что вам нужно». До Transformers большинство моделей НЛП использовали рекуррентные нейронные сети (RNN) или сверточные нейронные сети (CNN) для обработки последовательных данных, таких как предложения или документы. Однако у этих моделей были некоторые ограничения, такие как долговременные зависимости, исчезающие градиенты и сложность распараллеливания.

Трансформеры изменили правила игры, потому что они использовали новый механизм, называемый самостоятельным вниманием, для захвата зависимостей между всеми токенами в последовательности, независимо от их положения. Это позволило им обрабатывать последовательности параллельно, что значительно повысило эффективность и масштабируемость.

Анатомия Трансформеров

Итак, как работают трансформеры? На высоком уровне преобразователь принимает последовательность токенов (например, слов) и выводит последовательность векторов, где каждый вектор соответствует токену. Затем эти векторы можно использовать для последующих задач, таких как классификация или генерация.

Но давайте углубимся в архитектуру Transformer. Преобразователь состоит из кодировщика и декодера, которые представляют собой две нейронные сети, которые работают вместе для получения конечного результата. Кодер принимает входную последовательность и создает последовательность скрытых представлений, где каждое представление соответствует маркеру. Декодер принимает эти представления и создает выходную последовательность.

Ключевым компонентом Transformer является механизм самоконтроля, который позволяет модели обращать внимание на все токены во входной последовательности при вычислении представления для каждого токена. Другими словами, модель может научиться сосредотачиваться на важных частях входной последовательности, игнорируя нерелевантные части.

Чтобы вычислить само-внимание, модель использует три типа вложений: входные вложения, позиционные вложения и выходные вложения. Вложения ввода — это изученные представления входных токенов, а вложения позиций кодируют положение каждого токена в последовательности. Выходные вложения — это изученные представления выходных токенов, которые декодер использует для создания окончательного вывода.

Давайте посмотрим код!

Чтобы продемонстрировать, как работают Transformers, давайте воспользуемся библиотекой Hugging Face Transformers, которая предоставляет удобный интерфейс для работы с предварительно обученными моделями Transformer. Мы будем использовать модель GPT-2, которая представляет собой современную языковую модель, способную генерировать связный текст на основе подсказки.

Сначала мы установим библиотеку:

!pip install transformers

Затем мы импортируем необходимые модули:

from transformers import pipeline, set_seed

generator = pipeline('text-generation', model='gpt2')

Теперь давайте сгенерируем текст!

set_seed(42)
generator("Why did the chicken cross the road?", max_length=30, num_return_sequences=1)

Выход:

[{'generated_text': 'Why did the chicken cross the road? To get to the other side!'}]

Ну, это не очень смешно. Давай еще раз попробуем:

set_seed(42)
generator("Why did the programmer quit his job?", max_length=30, num_return_sequences=1)

Выход:

[{'generated_text': 'Why did the programmer quit his job? Because he didn\'t get arrays!'}]

Ха! Видите, вот почему мы любим Трансформеров. Они могут генерировать текст, который является не только информативным, но и развлекательным. А с библиотекой Hugging Face Transformers очень легко начать использовать их в своих проектах.

Будущее Трансформеров

Итак, что ждет Трансформеров дальше? Что ж, они уже изменили область НЛП, но есть еще много возможностей для совершенствования. Например, текущие модели Transformer все еще борются с некоторыми аспектами языка, такими как рассуждения здравого смысла и понимание юмора. Исследователи также изучают способы сделать Transformers более эффективными и компактными, чтобы их можно было развертывать на устройствах с ограниченными вычислительными ресурсами, таких как смартфоны.

В заключение, Трансформеры — это мощный тип архитектуры нейронной сети, который произвел революцию в НЛП. Они позволяют нам обрабатывать последовательности токенов параллельно и фиксировать долгосрочные зависимости между ними. А с библиотекой Hugging Face Transformers стало проще, чем когда-либо, использовать их в своих проектах. Так почему бы не попробовать их и посмотреть, какие классные и забавные вещи вы можете создать?

Если вам интересна наука о данных, посетите мою страницу YouTube.