Middle — Senior

Πώς είναι κατασκευασμένος ένας μετασχηματιστής και ποια είναι τα μεγάλα του μπλοκ;

sobes.tech AI

Απάντηση από AI

Ένας μετασχηματιστής είναι μια αρχιτεκτονική νευρωνικού δικτύου που χρησιμοποιείται ευρέως για την επεξεργασία ακολουθιών, όπως το κείμενο. Η βασική ιδέα του μετασχηματιστή είναι η χρήση μιας μηχανής προσοχής (attention) για την αξιολόγηση της σημασίας διαφορετικών τμημάτων των εισερχόμενων δεδομένων χωρίς επαναληπτικά ή συνελικτικά στρώματα.

Τα κύρια μπλοκ του μετασχηματιστή:

Εισαγωγική αναπαράσταση (Embedding) — μετατρέπει τα tokens εισόδου σε διανυσματικές αναπαραστάσεις.
Κωδικοποίηση θέσης (Positional Encoding) — προσθέτει πληροφορίες σχετικά με τη θέση των tokens στη σειρά, καθώς ο μηχανισμός προσοχής δεν λαμβάνει υπόψη τη σειρά.
Μηχανισμός προσοχής (Self-Attention) — υπολογίζει συντελεστές βαρύτητας για κάθε token σε σχέση με όλα τα άλλα, επιτρέποντας στο μοντέλο να εστιάσει στα σχετικά τμήματα της εισόδου.
Πολυκεφαλική προσοχή (Multi-Head Attention) — εφαρμόζει παράλληλα πολλαπλούς μηχανισμούς προσοχής για την καταγραφή διαφορετικών πτυχών της εξάρτησης.
Κανονικοποίηση και υπολειμματικές συνδέσεις (Layer Normalization και Residual Connections) — βοηθούν στην σταθεροποίηση της εκπαίδευσης και στη βελτίωση της ροής των βαθμίδων.
Πλήρως συνδεδεμένα στρώματα (Feed-Forward Network) — εφαρμόζονται σε κάθε στοιχείο της ακολουθίας ξεχωριστά για μη γραμμική μετατροπή.
Έξοδος στρώματος — για εργασίες γεννήσεων ή ταξινόμησης.

Παράδειγμα απλοποιημένης δομής ενός στρώματος μετασχηματιστή:

class TransformerLayer(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, nhead):
        super().__init__()
        self.self_attn = nn.MultiheadAttention(d_model, nhead)
        self.linear1 = nn.Linear(d_model, d_model*4)
        self.linear2 = nn.Linear(d_model*4, d_model)
        self.norm1 = nn.LayerNorm(d_model)
        self.norm2 = nn.LayerNorm(d_model)

    def forward(self, x):
        attn_output, _ = self.self_attn(x, x, x)
        x = self.norm1(x + attn_output)
        ff_output = self.linear2(F.relu(self.linear1(x)))
        x = self.norm2(x + ff_output)
        return x

Έτσι, ο μετασχηματιστής κατασκευάζεται από επαναλαμβανόμενα στρώματα, που επιτρέπουν την αποτελεσματική μοντελοποίηση των εξαρτήσεων στα δεδομένα.

Προηγούμενος Επόμενο