מודלי שפה גדולים: חשיפת ארכיטקטורת הטרנספורמר

מודלי שפה גדולים (LLMs) חוללו מהפכה בתחום עיבוד השפה הטבעית (NLP), ואפשרו למכונות להבין, ליצור ולתקשר עם שפה אנושית בדרכים חסרות תקדים. בליבם של מודלים רבי עוצמה אלה נמצאת ארכיטקטורת הטרנספורמר, חדשנות פורצת דרך שהתגברה על מגבלותיהם של מודלים קודמים מסוג רצף-לרצף. מאמר זה צולל לנבכי ארכיטקטורת הטרנספורמר, וסוקר את ההיסטוריה שלה, רכיבי הליבה שלה והשפעתה על עולם הבינה המלאכותית.

עלייתם של מודלים מרצף-לרצף

לפני הטרנספורמר, רשתות נוירונים רקורסיביות (RNNs) וגרסאותיהן, כגון LSTMs (זיכרון ארוך קצר-טווח) ו-GRUs (יחידות רקורנטיות מבוקרות שער), היו הארכיטקטורות הדומיננטיות למשימות רצף-לרצף. מודלים אלה עיבדו רצפי קלט רכיב אחר רכיב, תוך שמירה על מצב נסתר שלכד מידע על העבר. עם זאת, רשתות RNN סבלו ממספר מגבלות:

• דעיכת והתפוצצות גרדיאנטים: אימון רשתות RNN עמוקות היה מאתגר בשל בעיות דעיכת והתפוצצות הגרדיאנטים, שהקשו על המודל ללמוד תלויות ארוכות-טווח.
• חישוב סדרתי: רשתות RNN עיבדו רצפים באופן סדרתי, מה שהגביל את המיקבול והפך את האימון לאיטי ויקר מבחינה חישובית.
• קושי בטיפול ברצפים ארוכים: רשתות RNN התקשו ללכוד תלויות ארוכות-טווח ברצפים ארוכים, מכיוון שמידע מתחילת הרצף עלול היה ללכת לאיבוד כשהתפשט דרך הרשת.

הטרנספורמר: שינוי פרדיגמה

בשנת 2017, צוות חוקרים ב-Google Brain הציג את ארכיטקטורת הטרנספורמר במאמרם המכונן "Attention is All You Need." הטרנספורמר נטש לחלוטין את הרקורסיה והסתמך אך ורק על מנגנון הקשב כדי ללכוד יחסים בין חלקים שונים של רצף הקלט. גישה מהפכנית זו הציעה מספר יתרונות:

• מקבול: הטרנספורמר יכול היה לעבד את כל רצף הקלט במקביל, מה שהאיץ משמעותית את האימון וההסקה.
• תלויות ארוכות-טווח: מנגנון הקשב איפשר למודל להתייחס ישירות לכל חלק ברצף הקלט, ללא קשר למרחק, ובכך לכד ביעילות תלויות ארוכות-טווח.
• יכולת פירוש: משקולות הקשב סיפקו תובנות לגבי החלקים ברצף הקלט שהמודל התמקד בהם, והפכו את המודל ליותר ניתן לפירוש (אינטרפרטבילי).

רכיבי הליבה של הטרנספורמר

ארכיטקטורת הטרנספורמר מורכבת מכמה רכיבי מפתח הפועלים יחד כדי לעבד וליצור טקסט. רכיבים אלה כוללים:

1. שיכוני קלט (Input Embedding)

רצף הקלט מומר תחילה לרצף של וקטורים צפופים באמצעות שכבת שיכון. כל מילה או תת-מילה (טוקן) ממופה לייצוג וקטורי רב-ממדי הלוכד את משמעותה הסמנטית. לדוגמה, המילה "מלך" עשויה להיות מיוצגת על ידי וקטור שקרוב לווקטורים של "מלכה" ו"שליט".

2. קידוד מיקומי (Positional Encoding)

מכיוון שהטרנספורמר אינו מסתמך על רקורסיה, הוא זקוק למנגנון לקידוד מיקומה של כל מילה ברצף. הדבר מושג באמצעות קידוד מיקומי, המוסיף וקטור לכל שיכון מילה המייצג את מיקומה ברצף. שיכונים מיקומיים אלה מבוססים בדרך כלל על פונקציות סינוס וקוסינוס בתדרים שונים. לדוגמה, למילה הראשונה במשפט יהיה קידוד מיקומי שונה מהמילה השנייה, וכן הלאה.

3. מקודד (Encoder)

המקודד אחראי על עיבוד רצף הקלט ויצירת ייצוג תלוי-הקשר של כל מילה. הוא מורכב ממספר שכבות של בלוקים זהים. כל בלוק מכיל שתי תת-שכבות:

• קשב עצמי רב-ראשי (Multi-Head Self-Attention): שכבה זו מחשבת את משקולות הקשב בין כל מילה ברצף הקלט לכל שאר המילים ברצף. משקולות הקשב מציינות כמה כל מילה צריכה להתייחס למילים האחרות בעת יצירת הייצוג תלוי-ההקשר שלה. ההיבט ה"רב-ראשי" פירושו שמנגנון הקשב מיושם מספר פעמים במקביל, כאשר כל ראש לומד דפוסי קשב שונים.
• רשת Feed Forward: שכבה זו מיישמת רשת נוירונים מסוג Feed Forward על כל שיכון מילה באופן עצמאי. רשת זו מורכבת בדרך כלל משתי שכבות fully connected עם פונקציית אקטיבציה מסוג ReLU ביניהן.

אחרי כל אחת מתת-שכבות אלה מגיע חיבור שיורי (residual connection) ונורמליזציית שכבה. החיבור השיורי מסייע להקל על בעיית דעיכת הגרדיאנט, בעוד שנורמליזציית השכבה מסייעת לייצב את האימון.

4. מפענח (Decoder)

המפענח אחראי על יצירת רצף הפלט, בהינתן הייצוגים תלויי-ההקשר שהפיק המקודד. גם הוא מורכב ממספר שכבות של בלוקים זהים. כל בלוק מכיל שלוש תת-שכבות:

• קשב עצמי רב-ראשי ממוסך (Masked Multi-Head Self-Attention): שכבה זו דומה לשכבת הקשב העצמי הרב-ראשי במקודד, אך היא כוללת מסיכה המונעת מכל מילה להתייחס למילים עתידיות ברצף. הדבר נחוץ כדי להבטיח שהמפענח ישתמש רק במידע מהעבר בעת יצירת רצף הפלט.
• קשב רב-ראשי (Multi-Head Attention): שכבה זו מחשבת את משקולות הקשב בין הפלט של שכבת הקשב העצמי הרב-ראשי הממוסך לבין הפלט של המקודד. הדבר מאפשר למפענח להתייחס לחלקים הרלוונטיים של רצף הקלט בעת יצירת רצף הפלט.
• רשת Feed Forward: שכבה זו זהה לרשת ה-Feed Forward במקודד.

כמו במקודד, אחרי כל אחת מתת-שכבות אלה מגיע חיבור שיורי ונורמליזציית שכבה.

5. שכבת פלט

השכבה הסופית של המפענח היא שכבה ליניארית ואחריה פונקציית אקטיבציה מסוג softmax. שכבה זו מוציאה התפלגות הסתברות על פני כל המילים האפשריות באוצר המילים. המילה בעלת ההסתברות הגבוהה ביותר נבחרת כמילה הבאה ברצף הפלט.

מנגנון הקשב: המפתח להצלחת הטרנספורמר

מנגנון הקשב הוא החדשנות המרכזית בארכיטקטורת הטרנספורמר. הוא מאפשר למודל להתמקד בחלקים הרלוונטיים ביותר של רצף הקלט בעת עיבוד כל מילה. מנגנון הקשב פועל על ידי חישוב סט של משקולות קשב המציינות כמה כל מילה צריכה להתייחס למילים האחרות ברצף.

משקולות הקשב מחושבות באמצעות הנוסחה הבאה:

Attention(Q, K, V) = softmax((QK^T) / sqrt(d_k))V

כאשר:

• Q היא מטריצת השאילתות (queries)
• K היא מטריצת המפתחות (keys)
• V היא מטריצת הערכים (values)
• d_k הוא הממד של המפתחות

השאילתות, המפתחות והערכים נגזרים כולם משיכוני הקלט. השאילתות מייצגות את המילים שאליהן מתייחסים, המפתחות מייצגים את המילים שמהן מתייחסים, והערכים מייצגים את המידע שאליו מתייחסים. משקולות הקשב מחושבות על ידי ביצוע מכפלה סקלרית של השאילתות והמפתחות, חלוקת התוצאה בשורש הריבועי של ממד המפתחות, ולאחר מכן הפעלת פונקציית softmax. פונקציית ה-softmax מבטיחה שסכום משקולות הקשב יהיה 1. לאחר מכן, משקולות הקשב מוכפלות בערכים כדי להפיק את הסכום המשוקלל של הערכים, המייצג את הייצוג תלוי-ההקשר של המילה.

קשב רב-ראשי (Multi-Head Attention)

הטרנספורמר משתמש בקשב רב-ראשי, כלומר מנגנון הקשב מיושם מספר פעמים במקביל, כאשר כל ראש לומד דפוסי קשב שונים. הדבר מאפשר למודל ללכוד סוגים שונים של יחסים בין המילים ברצף הקלט. לדוגמה, ראש אחד עשוי ללמוד להתייחס ליחסים תחביריים, בעוד שראש אחר עשוי ללמוד להתייחס ליחסים סמנטיים.

הפלטים של ראשי הקשב המרובים משורשרים יחד ולאחר מכן מועברים דרך שכבה ליניארית כדי להפיק את הייצוג הסופי תלוי-ההקשר של המילה.

יישומים של מודלי LLM מבוססי טרנספורמר

ארכיטקטורת הטרנספורמר אפשרה את פיתוחם של מודלי LLM רבי עוצמה שהשיגו תוצאות מתקדמות במגוון רחב של משימות NLP. כמה מהיישומים הבולטים ביותר של מודלי LLM מבוססי טרנספורמר כוללים:

• יצירת טקסט: מודלי LLM יכולים ליצור טקסט ריאליסטי וקוהרנטי, מה שהופך אותם לשימושיים למשימות כגון כתיבת מאמרים, יצירת קופירייטינג שיווקי והפקת תוכן יצירתי. לדוגמה, מערכות כמו GPT-3 ו-LaMDA יכולות ליצור פורמטים יצירתיים שונים של טקסט, כמו שירים, קוד, תסריטים, קטעים מוזיקליים, אימיילים, מכתבים וכו'.
• תרגום מכונה: מודלי LLM שיפרו משמעותית את הדיוק של מערכות תרגום מכונה, ואפשרו תקשורת חלקה בין אנשים הדוברים שפות שונות. שירותים כמו Google Translate ו-DeepL ממנפים ארכיטקטורות טרנספורמר עבור יכולות התרגום שלהם.
• מענה על שאלות: מודלי LLM יכולים לענות על שאלות בהתבסס על הקשר נתון, מה שהופך אותם לשימושיים למשימות כגון תמיכת לקוחות ואחזור מידע. דוגמאות כוללות מערכות שיכולות לענות על שאלות לגבי מסמך או אתר אינטרנט.
• סיכום טקסט: מודלי LLM יכולים ליצור סיכומים תמציתיים של מסמכים ארוכים, ובכך לחסוך זמן ומאמץ לקוראים. ניתן להשתמש בזה לסיכום מאמרי חדשות, מאמרים מחקריים או מסמכים משפטיים.
• ניתוח סנטימנט: מודלי LLM יכולים לקבוע את הסנטימנט (חיובי, שלילי או ניטרלי) המובע בטקסט, ומאפשרים לעסקים להבין את דעות הלקוחות והמשוב שלהם. הדבר נפוץ בניטור רשתות חברתיות וניתוח ביקורות לקוחות.
• יצירת קוד: חלק ממודלי ה-LLM, כמו Codex, מסוגלים ליצור קוד במגוון שפות תכנות, ומסייעים למפתחים בכתיבה ובניפוי שגיאות בתוכנה.

ההשפעה של מודלי LLM משתרעת הרבה מעבר ליישומים ספציפיים אלה. הם משמשים גם בתחומים כמו גילוי תרופות, מדע חומרים ומודלים פיננסיים, מה שמדגים את הרבגוניות והפוטנציאל שלהם לחדשנות.

דוגמאות למודלים מבוססי טרנספורמר

מספר מודלי LLM בולטים מבוססים על ארכיטקטורת הטרנספורמר. הנה כמה דוגמאות ראויות לציון:

• BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): פותח על ידי גוגל, BERT הוא מודל מאומן מראש שניתן להתאים למגוון משימות NLP. הוא ידוע ביכולתו להבין את ההקשר של מילים במשפט, מה שמוביל לביצועים משופרים במשימות כמו מענה על שאלות וניתוח סנטימנט.
• סדרת GPT (Generative Pre-trained Transformer) (GPT-2, GPT-3, GPT-4): פותחה על ידי OpenAI, מודלי ה-GPT ידועים ביכולות יצירת הטקסט המרשימות שלהם. הם מסוגלים ליצור טקסט ריאליסטי וקוהרנטי במגוון רחב של נושאים.
• T5 (Text-to-Text Transfer Transformer): פותח על ידי גוגל, T5 הוא מודל שמתייחס לכל משימות ה-NLP כבעיות של טקסט-לטקסט. הדבר מאפשר להתאים אותו בקלות למגוון משימות באמצעות מודל יחיד.
• LaMDA (Language Model for Dialogue Applications): מודל נוסף של גוגל, LaMDA מיועד ליישומי שיח וידוע ביכולתו ליצור שיחות טבעיות ומרתקות.
• BART (Bidirectional and Auto-Regressive Transformer): פותח על ידי פייסבוק, BART הוא מודל המיועד הן למשימות יצירת טקסט והן למשימות הבנת טקסט. הוא משמש לעתים קרובות למשימות כמו סיכום טקסט ותרגום מכונה.

אתגרים וכיוונים עתידיים

בעוד שמודלי LLM מבוססי טרנספורמר השיגו התקדמות מרשימה, הם גם מתמודדים עם מספר אתגרים:

• עלות חישובית: אימון ופריסה של מודלי LLM יכולים להיות יקרים מבחינה חישובית, ודורשים משאבים ואנרגיה משמעותיים. הדבר מגביל את הנגישות של מודלים אלה לארגונים עם תקציבים ותשתיות גדולות.
• דרישות נתונים: מודלי LLM דורשים כמויות אדירות של נתונים כדי להתאמן ביעילות. הדבר יכול להוות אתגר למשימות שבהן הנתונים מועטים או קשים להשגה.
• הטיה והוגנות: מודלי LLM יכולים לרשת הטיות מהנתונים שעליהם הם אומנו, מה שמוביל לתוצאות לא הוגנות או מפלות. חיוני לטפל בהטיות אלה כדי להבטיח שימוש אחראי ואתי במודלי LLM.
• יכולת פירוש: בעוד שמנגנון הקשב מספק תובנות מסוימות לגבי תהליך קבלת ההחלטות של המודל, מודלי LLM הם עדיין במידה רבה קופסאות שחורות. שיפור יכולת הפירוש של מודלים אלה חשוב לבניית אמון והבנת מגבלותיהם.
• עובדתיות ו"הזיות": מודלי LLM יכולים לעיתים ליצור מידע שגוי או חסר הגיון, תופעה המכונה "הזיה" (hallucination). שיפור העובדתיות של מודלי LLM הוא תחום מחקר מתמשך.

כיווני מחקר עתידיים בתחום מודלי LLM מבוססי טרנספורמר כוללים:

• ארכיטקטורות יעילות: פיתוח ארכיטקטורות יעילות יותר הדורשות פחות משאבים חישוביים ונתונים.
• בינה מלאכותית מוסברת (XAI): שיפור יכולת הפירוש של מודלי LLM כדי להבין את תהליכי קבלת ההחלטות שלהם.
• הפחתת הטיות: פיתוח טכניקות להפחתת הטיות במודלי LLM ולהבטחת הוגנות.
• שילוב ידע: שילוב מקורות ידע חיצוניים במודלי LLM לשיפור העובדתיות ויכולות ההיסק שלהם.
• למידה רב-מודאלית: הרחבת מודלי LLM לטיפול במספר אופנויות, כגון טקסט, תמונות ושמע.

סיכום

ארכיטקטורת הטרנספורמר חוללה מהפכה בתחום ה-NLP, ואפשרה פיתוח של מודלי LLM רבי עוצמה שיכולים להבין, ליצור ולתקשר עם שפה אנושית בדרכים חסרות תקדים. בעוד שנותרו אתגרים, הטרנספורמר סלל את הדרך לעידן חדש של טכנולוגיות שפה מבוססות בינה מלאכותית, בעלות פוטנציאל לשנות תעשיות שונות והיבטים בחיינו. ככל שהמחקר ימשיך להתקדם, אנו יכולים לצפות לראות חידושים מדהימים עוד יותר בשנים הבאות, שישחררו את מלוא הפוטנציאל של מודלי שפה ויישומיהם ברחבי העולם. השפעתם של מודלי ה-LLM תורגש באופן גלובלי, ותשפיע על האופן שבו אנו מתקשרים, לומדים ופועלים עם טכנולוגיה.