Архитектура трансформера — это модель глубокого обучения, которая используется преимущественно для обработки последовательностей, например, текста. Основная идея трансформера — механизм внимания (attention), который позволяет модели учитывать важность разных частей входных данных при генерации вывода.

Ключевые компоненты архитектуры трансформера:

Входные эмбеддинги: преобразуют слова или токены в векторы фиксированной размерности.
Позиционные эмбеддинги: добавляются к входным эмбеддингам, чтобы модель учитывала порядок слов, так как трансформер не использует рекуррентные или сверточные слои.
Механизм внимания (Self-Attention): позволяет каждому элементу входной последовательности взаимодействовать с другими, вычисляя веса важности.
Многоголовое внимание (Multi-Head Attention): параллельное вычисление нескольких attention-механизмов для захвата различных аспектов взаимосвязей.
Нормализация и остаточные связи: помогают стабилизировать обучение и улучшить градиентный поток.
Фидфорвардные слои (Feed-Forward): применяются к каждому элементу отдельно после внимания.

Трансформер состоит из энкодера и декодера:

Энкодер: несколько слоев, каждый из которых содержит многоголовое внимание и фидфорвардные сети.
Декодер: похож на энкодер, но дополнительно включает маскированное внимание для предотвращения доступа к будущим токенам при генерации.

Пример упрощённой структуры на псевдокоде:

// Псевдокод для одного слоя энкодера
func TransformerEncoderLayer(input []float64) []float64 {
    attentionOutput := MultiHeadSelfAttention(input)
    attentionOutput = LayerNorm(attentionOutput + input) // остаточная связь
    ffOutput := FeedForward(attentionOutput)
    output := LayerNorm(ffOutput + attentionOutput) // остаточная связь
    return output
}

Таким образом, трансформер эффективно обрабатывает последовательности, позволяя учитывать контекст и зависимости между элементами без рекурсии.

Можете ли вы рассказать про архитектуру трансформера?