რა არის FFN ფენა ტრანსფორმერში და რატომ არის საჭირო ყურადღების ბლოკებს შორის ნეიტრალობა?

ტრანსფორმერში FFN (Feed-Forward Network) ფენა არის ორი ფენის სრული კავშირით დაკავშირებული ნეირონული ქსელი, რომელიც ცალკე გამოიყენება ყურადღების (attention) ფენის შემდეგ თითოეულ სერიის ელემენტზე. მისი ამოცანაა დამატებითი ნეირონული დამუშავების დამატება და მოდელის გამომსახველობის უნარის გაზრდა.

შესაბამისობა ფენებს შორის საჭიროა იმისთვის, რომ მოდელი შეძლოს რთული ფუნქციებისა და დამოკიდებულებების მორგება. ყურადღება პასუხისმგებელია სხვადასხვა პოზიციებზე ინფორმაციის წონით ჯამზე, ხოლო FFN-ი ნეირონული აქტივაციით (მაგალითად ReLU ან GELU) ეხმარება ტრანსფორმერს მოდელირებას უფრო რთული ნიმუშების, ვიდრე უბრალოდ ხაზოვანი კომბინაციები.

FFN ფენის სტრუქტურის მაგალითი:

import torch
import torch.nn as nn

class FFN(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, d_ff):
        super().__init__()
        self.linear1 = nn.Linear(d_model, d_ff)
        self.activation = nn.GELU()
        self.linear2 = nn.Linear(d_ff, d_model)

    def forward(self, x):
        return self.linear2(self.activation(self.linear1(x)))

აქ, d_model არის შესვლის და გამოსვლის ვექტორების ზომა, d_ff — შიდა ფენის ზომა, რომელიც ჩვეულებრივ დიდია, ვიდრე d_model.

ამ გზით, FFN ფენა ნეირონული აქტივაციით უზრუნველყოფს სიღრმისეულ ნეირონულ ტრანსფორმაციას, რაც აუმჯობესებს სწავლას და მოდელის ხარისხს.