Middle — Senior

Трансформатор кантип курулган жана анын негизги блоктору кандай?

sobes.tech AI

AIден жооп

Трансформер — бул нейросетьтин архитектурасы, ал көбүнесе текст сыяктуу үзгүлтүксүз маалыматтарды иштетүү үчүн колдонулат. Трансформердин негизги идеясы — көңүл буруу (attention) механизмин колдонуп, кирүү маалыматтардын ар кандай бөлүктөрүнүн маанилүүлүгүн салмактоо, рекурренттик же конволюциялык катмарысыз.

Трансформердин чоң блоктору:

Кирүү көрсөтмөсү (Embedding) — кирүү токендерин вектордук көрсөтмөлөргө айлантат.
Позициялык коддоо (Positional Encoding) — токендердин орду тууралуу маалымат кошот, анткени көңүл буруу механизми тартипти эске албайт.
Көз буруу механизми (Self-Attention) — ар бир токен үчүн башка бардык токендерге салыштырмалуу салмактык коэффициенттерди эсептейт, моделге маанилүү бөлүктөргө көңүл бурууга мүмкүндүк берет.
Көп баштуу көңүл буруу (Multi-Head Attention) — ар кандай көз караштарды кармоо үчүн бир нече көңүл буруу механизмдерин бир мезгилде колдонуу.
Нормалдоо жана калдык байланыштар (Layer Normalization жана Residual Connections) — үйрөнүүнү туруктуу кылууга жана градиент агымын жакшыртууга жардам берет.
Толук байланыштуу катмары (Feed-Forward Network) — ар бир элементке жеке колдонулат, сызыксыз өзгөртүүлөр үчүн.
Чыгуу катмары — генерация же классификация маселелери үчүн.

Жөнөкөйлөштүрүлгөн структуранын мисалы — бир трансформер катмары:

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

Ошентип, трансформер ушул катмардын кайталануусу аркылуу түзүлөт, бул маалыматтардагы көз караштарды натыйжалуу моделдөөгө мүмкүндүк берет.

Мурунку Кийинки