Didieji kalbos modeliai: atskleidžiame „Transformer“ architektūrą

Didieji kalbos modeliai (LLM) sukėlė perversmą natūraliosios kalbos apdorojimo (NLP) srityje, leisdami mašinoms suprasti, generuoti ir sąveikauti su žmonių kalba precedento neturinčiais būdais. Šių galingų modelių pagrindas yra „Transformer“ architektūra – novatoriška inovacija, įveikusi ankstesnių „seka į seką“ modelių apribojimus. Šiame straipsnyje gilinamasi į „Transformer“ architektūros subtilybes, nagrinėjama jos istorija, pagrindiniai komponentai ir poveikis DI pasauliui.

Sekos į seką modelių iškilimas

Prieš atsirandant „Transformer“, rekurentiniai neuroniniai tinklai (RNN) ir jų variantai, tokie kaip LSTM (ilgoji trumpalaikė atmintis) ir GRU (valdomi rekurentiniai vienetai), buvo dominuojančios architektūros „seka į seką“ užduotims. Šie modeliai apdorodavo įvesties sekas po vieną elementą, išlaikydami paslėptą būseną, kuri kaupė informaciją apie praeitį. Tačiau RNN turėjo keletą apribojimų:

Išnykstančių ir sprogstančių gradientų problema: Giluminių RNN apmokymas buvo sudėtingas dėl išnykstančių ir sprogstančių gradientų problemų, dėl kurių modeliui buvo sunku išmokti ilgalaikes priklausomybes.
Nuoseklus skaičiavimas: RNN apdorodavo sekas nuosekliai, o tai ribojo paralelizavimą ir darė apmokymą lėtą bei skaičiavimo požiūriu brangų.
Sunkumai apdorojant ilgas sekas: RNN sunkiai sekėsi fiksuoti ilgalaikes priklausomybes ilgose sekose, nes informacija iš sekos pradžios galėjo pasimesti sklindant per tinklą.

„Transformer“: paradigmos pokytis

2017 m. „Google Brain“ tyrėjų komanda pristatė „Transformer“ architektūrą savo esminiame darbe „Attention is All You Need“ („Dėmesio yra viskas, ko jums reikia“). „Transformer“ visiškai atsisakė rekurencijos ir rėmėsi tik dėmesio mechanizmu, kad užfiksuotų ryšius tarp skirtingų įvesties sekos dalių. Šis revoliucinis požiūris suteikė keletą privalumų:

Paralelizavimas: „Transformer“ galėjo apdoroti visą įvesties seką lygiagrečiai, žymiai pagreitindamas apmokymą ir išvadų darymą.
Ilgalaikės priklausomybės: Dėmesio mechanizmas leido modeliui tiesiogiai atkreipti dėmesį į bet kurią įvesties sekos dalį, nepriklausomai nuo atstumo, efektyviai fiksuojant ilgalaikes priklausomybes.
Interpretuojamumas: Dėmesio svoriai suteikė įžvalgų, į kurias įvesties sekos dalis modelis sutelkia dėmesį, todėl modelis tapo labiau interpretuojamas.

Pagrindiniai „Transformer“ komponentai

„Transformer“ architektūrą sudaro keli pagrindiniai komponentai, kurie kartu apdoroja ir generuoja tekstą. Šie komponentai apima:

1. Įvesties įterpimas

Įvesties seka pirmiausia paverčiama tankių vektorių seka naudojant įterpimo sluoksnį. Kiekvienas žodis ar požodžio ženklas yra susiejamas su daugiamatės vektorinės reprezentacijos, kuri atspindi jo semantinę reikšmę. Pavyzdžiui, žodis „karalius“ gali būti pavaizduotas vektoriumi, artimu vektoriams, reiškiantiems „karalienė“ ir „valdovas“.

2. Pozicinis kodavimas

Kadangi „Transformer“ nesiremia rekurencija, jam reikia mechanizmo, kuris užkoduotų kiekvieno žodžio poziciją sekoje. Tai pasiekiama per pozicinį kodavimą, kuris prie kiekvieno žodžio įterpimo prideda vektorių, atspindintį jo poziciją sekoje. Šie poziciniai įterpimai paprastai yra pagrįsti sinuso ir kosinuso funkcijomis su skirtingais dažniais. Pavyzdžiui, pirmasis žodis sakinyje gali turėti kitokį pozicinį kodavimą nei antrasis žodis ir t. t.

3. Koduotuvas

Koduotuvas yra atsakingas už įvesties sekos apdorojimą ir kontekstualizuotos kiekvieno žodžio reprezentacijos generavimą. Jį sudaro keli identiškų blokų sluoksniai. Kiekviename bloke yra du posluoksniai:

Daugiagalvis savarankiškas dėmesys (Multi-Head Self-Attention): Šis sluoksnis apskaičiuoja dėmesio svorius tarp kiekvieno žodžio įvesties sekoje ir visų kitų žodžių sekoje. Dėmesio svoriai nurodo, kiek kiekvienas žodis turėtų atkreipti dėmesį į kitus žodžius, formuodamas savo kontekstualizuotą reprezentaciją. „Daugiagalvis“ aspektas reiškia, kad dėmesio mechanizmas taikomas kelis kartus lygiagrečiai, o kiekviena „galva“ mokosi skirtingų dėmesio modelių.
Tiesioginio sklidimo tinklas (Feed Forward Network): Šis sluoksnis taiko tiesioginio sklidimo neuroninį tinklą kiekvienam žodžio įterpimui atskirai. Šis tinklas paprastai susideda iš dviejų pilnai sujungtų sluoksnių su ReLU aktyvavimo funkcija tarp jų.

Po kiekvieno iš šių posluoksnių eina liekamoji jungtis (residual connection) ir sluoksnio normalizavimas. Liekamoji jungtis padeda sumažinti išnykstančio gradiento problemą, o sluoksnio normalizavimas padeda stabilizuoti apmokymą.

4. Dekoderis

Dekoderis yra atsakingas už išvesties sekos generavimą, atsižvelgiant į koduotuvo sukurtas kontekstualizuotas reprezentacijas. Jį taip pat sudaro keli identiškų blokų sluoksniai. Kiekviename bloke yra trys posluoksniai:

Maskuotas daugiagalvis savarankiškas dėmesys (Masked Multi-Head Self-Attention): Šis sluoksnis yra panašus į daugiagalvio savarankiško dėmesio sluoksnį koduotuve, tačiau jame yra kaukė, kuri neleidžia kiekvienam žodžiui atkreipti dėmesį į būsimus žodžius sekoje. Tai būtina siekiant užtikrinti, kad dekoderis, generuodamas išvesties seką, naudotų tik informaciją iš praeities.
Daugiagalvis dėmesys (Multi-Head Attention): Šis sluoksnis apskaičiuoja dėmesio svorius tarp maskuoto daugiagalvio savarankiško dėmesio sluoksnio išvesties ir koduotuvo išvesties. Tai leidžia dekoderiui atkreipti dėmesį į atitinkamas įvesties sekos dalis generuojant išvesties seką.
Tiesioginio sklidimo tinklas (Feed Forward Network): Šis sluoksnis yra toks pat kaip ir tiesioginio sklidimo tinklas koduotuve.

Kaip ir koduotuve, po kiekvieno iš šių posluoksnių eina liekamoji jungtis ir sluoksnio normalizavimas.

5. Išvesties sluoksnis

Paskutinis dekoderio sluoksnis yra tiesinis sluoksnis, po kurio eina „softmax“ aktyvavimo funkcija. Šis sluoksnis pateikia tikimybių pasiskirstymą per visus galimus žodžius žodyne. Žodis su didžiausia tikimybe yra pasirenkamas kaip kitas žodis išvesties sekoje.

Dėmesio mechanizmas: „Transformer“ sėkmės raktas

Dėmesio mechanizmas yra pagrindinė „Transformer“ architektūros inovacija. Jis leidžia modeliui sutelkti dėmesį į svarbiausias įvesties sekos dalis apdorojant kiekvieną žodį. Dėmesio mechanizmas veikia apskaičiuodamas dėmesio svorių rinkinį, kuris nurodo, kiek kiekvienas žodis turėtų atkreipti dėmesį į kitus žodžius sekoje.

Dėmesio svoriai apskaičiuojami pagal šią formulę:

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

Kur:

Q yra užklausų (queries) matrica
K yra raktų (keys) matrica
V yra reikšmių (values) matrica
d_k yra raktų dimensija

Užklausos, raktai ir reikšmės yra gaunami iš įvesties įterpimų. Užklausos atstovauja žodžius, į kuriuos kreipiamas dėmesys, raktai atstovauja žodžius, iš kurių kreipiamas dėmesys, o reikšmės atstovauja informaciją, į kurią kreipiamas dėmesys. Dėmesio svoriai apskaičiuojami imant užklausų ir raktų skaliarinę sandaugą, padalinant rezultatą iš raktų dimensijos kvadratinės šaknies ir tada pritaikant „softmax“ funkciją. „Softmax“ funkcija užtikrina, kad dėmesio svorių suma būtų lygi 1. Tada dėmesio svoriai padauginami iš reikšmių, kad gautų svertinę reikšmių sumą, kuri atspindi kontekstualizuotą žodžio reprezentaciją.

Daugiagalvis dėmesys

„Transformer“ naudoja daugiagalvį dėmesį, o tai reiškia, kad dėmesio mechanizmas taikomas kelis kartus lygiagrečiai, o kiekviena „galva“ mokosi skirtingų dėmesio modelių. Tai leidžia modeliui užfiksuoti skirtingų tipų ryšius tarp žodžių įvesties sekoje. Pavyzdžiui, viena galva gali išmokti atkreipti dėmesį į sintaksinius ryšius, o kita – į semantinius.

Kelių dėmesio galvų išvestys yra sujungiamos ir tada perduodamos per tiesinį sluoksnį, kad būtų gauta galutinė kontekstualizuota žodžio reprezentacija.

„Transformer“ pagrįstų LLM pritaikymai

„Transformer“ architektūra leido sukurti galingus LLM, kurie pasiekė pažangiausius rezultatus įvairiose NLP užduotyse. Kai kurie iš žymiausių „Transformer“ pagrįstų LLM pritaikymų apima:

Teksto generavimas: LLM gali generuoti realistišką ir rišlų tekstą, todėl jie yra naudingi atliekant tokias užduotis kaip straipsnių rašymas, rinkodaros tekstų kūrimas ir kūrybinio turinio generavimas. Pavyzdžiui, sistemos kaip GPT-3 ir LaMDA gali generuoti įvairius kūrybinius teksto formatus, tokius kaip eilėraščiai, kodas, scenarijai, muzikos kūriniai, el. laiškai, laiškai ir kt.
Mašininis vertimas: LLM žymiai pagerino mašininio vertimo sistemų tikslumą, leisdami sklandžiai bendrauti skirtingomis kalbomis kalbantiems žmonėms. Tokios paslaugos kaip „Google Translate“ ir „DeepL“ savo vertimo galimybėms naudoja „Transformer“ architektūras.
Atsakymai į klausimus: LLM gali atsakyti į klausimus remdamiesi pateiktu kontekstu, todėl jie yra naudingi atliekant tokias užduotis kaip klientų aptarnavimas ir informacijos paieška. Pavyzdžiai apima sistemas, kurios gali atsakyti į klausimus apie dokumentą ar svetainę.
Teksto apibendrinimas: LLM gali generuoti glaustas ilgų dokumentų santraukas, taupydami skaitytojų laiką ir pastangas. Tai gali būti naudojama naujienų straipsniams, moksliniams darbams ar teisiniams dokumentams apibendrinti.
Nuomonių analizė (Sentiment Analysis): LLM gali nustatyti tekste išreikštą nuomonę (teigiamą, neigiamą ar neutralią), leisdami įmonėms suprasti klientų nuomones ir atsiliepimus. Tai dažnai naudojama socialinių tinklų stebėsenoje ir klientų atsiliepimų analizėje.
Kodo generavimas: Kai kurie LLM, pavyzdžiui, „Codex“, gali generuoti kodą įvairiomis programavimo kalbomis, padėdami programuotojams rašyti ir derinti programinę įrangą.

LLM poveikis gerokai viršija šiuos konkrečius pritaikymus. Jie taip pat naudojami tokiose srityse kaip vaistų atradimas, medžiagų mokslas ir finansinis modeliavimas, demonstruodami savo universalumą ir inovacijų potencialą.

„Transformer“ pagrįstų modelių pavyzdžiai

Keletas žymių LLM yra pagrįsti „Transformer“ architektūra. Štai keli pastebimi pavyzdžiai:

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): „Google“ sukurtas BERT yra iš anksto apmokytas modelis, kurį galima pritaikyti įvairioms NLP užduotims. Jis žinomas dėl savo gebėjimo suprasti žodžių kontekstą sakinyje, o tai lemia geresnius rezultatus atliekant tokias užduotis kaip atsakymų į klausimus ir nuomonių analizė.
GPT serija (Generative Pre-trained Transformer) (GPT-2, GPT-3, GPT-4): „OpenAI“ sukurti GPT modeliai yra žinomi dėl savo įspūdingų teksto generavimo galimybių. Jie sugeba generuoti realistišką ir rišlų tekstą įvairiomis temomis.
T5 (Text-to-Text Transfer Transformer): „Google“ sukurtas T5 yra modelis, kuris visas NLP užduotis traktuoja kaip „tekstas į tekstą“ problemas. Tai leidžia jį lengvai pritaikyti įvairioms užduotims naudojant vieną modelį.
LaMDA (Language Model for Dialogue Applications): Kitas „Google“ modelis, LaMDA, yra sukurtas dialogo programoms ir yra žinomas dėl savo gebėjimo generuoti natūralius ir įtraukiančius pokalbius.
BART (Bidirectional and Auto-Regressive Transformer): „Facebook“ sukurtas BART yra modelis, skirtas tiek teksto generavimo, tiek teksto supratimo užduotims. Jis dažnai naudojamas tokioms užduotims kaip teksto apibendrinimas ir mašininis vertimas.

Iššūkiai ir ateities kryptys

Nors „Transformer“ pagrįsti LLM pasiekė nepaprastos pažangos, jie taip pat susiduria su keliais iššūkiais:

Skaičiavimo kaštai: LLM apmokymas ir diegimas gali būti brangus skaičiavimo požiūriu, reikalaujantis didelių išteklių ir energijos. Tai riboja šių modelių prieinamumą organizacijoms, turinčioms didelius biudžetus ir infrastruktūrą.
Duomenų reikalavimai: LLM reikalauja didžiulių duomenų kiekių, kad būtų efektyviai apmokyti. Tai gali būti iššūkis užduotims, kuriose duomenų trūksta arba juos sunku gauti.
Šališkumas ir sąžiningumas: LLM gali paveldėti šališkumą iš duomenų, kuriais jie buvo apmokyti, o tai lemia nesąžiningus ar diskriminacinius rezultatus. Būtina spręsti šiuos šališkumo klausimus, siekiant užtikrinti, kad LLM būtų naudojami atsakingai ir etiškai.
Interpretuojamumas: Nors dėmesio mechanizmas suteikia tam tikrų įžvalgų apie modelio sprendimų priėmimo procesą, LLM vis dar iš esmės yra „juodosios dėžės“. Šių modelių interpretuojamumo gerinimas yra svarbus siekiant sukurti pasitikėjimą ir suprasti jų apribojimus.
Faktiškumas ir haliucinacijos: LLM kartais gali generuoti neteisingą ar beprasmę informaciją – reiškinys, žinomas kaip „haliucinacija“. LLM faktiškumo gerinimas yra nuolatinė tyrimų sritis.

Ateities tyrimų kryptys „Transformer“ pagrįstų LLM srityje apima:

Efektyvios architektūros: Kuriamos efektyvesnės architektūros, reikalaujančios mažiau skaičiavimo išteklių ir duomenų.
Paaiškinamas DI (XAI): LLM interpretuojamumo gerinimas, siekiant suprasti jų sprendimų priėmimo procesus.
Šališkumo mažinimas: Kuriamos technikos, skirtos sumažinti šališkumą LLM ir užtikrinti sąžiningumą.
Žinių integravimas: Išorinių žinių šaltinių integravimas į LLM, siekiant pagerinti jų faktiškumą ir samprotavimo gebėjimus.
Daugiamodalinis mokymasis: LLM išplėtimas, kad jie galėtų apdoroti kelias modalumus, tokius kaip tekstas, vaizdai ir garsas.

Išvada

„Transformer“ architektūra sukėlė perversmą NLP srityje, leisdama sukurti galingus LLM, kurie gali suprasti, generuoti ir sąveikauti su žmonių kalba precedento neturinčiais būdais. Nors iššūkių išlieka, „Transformer“ nutiesė kelią naujai DI pagrįstų kalbos technologijų erai, kuri gali pakeisti įvairias pramonės šakas ir mūsų gyvenimo aspektus. Tyrimams toliau tobulėjant, galime tikėtis dar įspūdingesnių naujovių ateinančiais metais, atveriančių visą kalbos modelių ir jų taikymo potencialą visame pasaulyje. LLM poveikis bus jaučiamas visame pasaulyje, paveikdamas tai, kaip mes bendraujame, mokomės ir sąveikaujame su technologijomis.