როგორ არის ტრანსფორმატორი მოწყობილი და რა ძირითადი ბლოკები აქვს?

ტრანსფორმერი — ეს ნეირონული ქსელის არქიტექტურაა, რომელიც ფართოდ გამოიყენება სერიული მონაცემების დამუშავებისთვის, მაგალითად, ტექსტის. ტრანსფორმერის ძირითადი იდეა — ყურადღების (attention) მექანიზმის გამოყენება სხვადასხვა ნაწილის მნიშვნელობის შეფასებისთვის, რეკურენტული ან კონვოლუციური ფენების გარეშე.

დიდი ტრანსფორმერის ბლოკები:

1. შესავალი წარმოდგენა (Embedding) — გარდაქმნის შესვლის ტოკენებს ვექტორულ წარმოდგენებად.

2. პოზიციური კოდირება (Positional Encoding) — დამატებით ინფორმაციას აძლევს ტოკენების პოზიციაზე, რადგან ყურადღების მექანიზმი არ ითვალისწინებს წესრიგს.

3. საკუთარი ყურადღების მექანიზმი (Self-Attention) — ითვლის წონას თითოეულ ტოკენზე სხვა ტოკენებთან მიმართებაში, საშუალებას აძლევს მოდელს ფოკუსირდეს მნიშვნელოვან ნაწილებზე.

4. მრავალთავიანი ყურადღება (Multi-Head Attention) — ერთდროულად რამდენიმე ყურადღების მექანიზმის გამოყენება, რათა დაიჭიროს სხვადასხვა დამოკიდებულების ასპექტები.

5. ნორმალიზაცია და რჩეული კავშირები (Layer Normalization და Residual Connections) — ეხმარება სწავლების სტაბილიზაციას და გრადიენტების ნაკადის გაუმჯობესებას.

6. სრული კავშირიანი ფენები (Feed-Forward Network) — გამოიყენება თითოეულ ელემენტზე ინდივიდუალურად, არაგრაფიკული გარდაქმნისთვის.

7. გამავალი ფენა — გენერაციის ან კლასიფიკაციის ამოცანებისთვის.

სადემონსტრაციო სტრუქტურის მაგალითი — ერთი ტრანსფორმერის ფენა:

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

ამგვარად, ტრანსფორმერი შედგება ამგვარი ფენების განმეორებითი გამოყენებისგან, რაც საშუალებას აძლევს ეფექტურად მოდელირებას მონაცემებში დამოკიდებულებებს.