Расшифровка Transformer: глубокое погружение в реализацию механизма внимания

В 2017 году мир искусственного интеллекта был фундаментально изменен одной исследовательской работой от Google Brain под названием "Внимание - это все, что вам нужно". В этой работе была представлена архитектура Transformer, новый дизайн, который полностью отказался от рекуррентных и сверточных слоев, которые ранее доминировали в задачах, основанных на последовательностях, таких как машинный перевод. В основе этой революции лежала мощная, но элегантная концепция: механизм внимания.

Сегодня Transformers являются основой почти каждой современной модели ИИ, от больших языковых моделей, таких как GPT-4 и LLaMA, до новаторских моделей в компьютерном зрении и открытии лекарств. Понимание механизма внимания больше не является необязательным для специалистов по ИИ; это необходимо. Это всеобъемлющее руководство предназначено для мировой аудитории разработчиков, специалистов по данным и энтузиастов ИИ. Мы демистифицируем механизм внимания, разбирая его от основных принципов до практической реализации в коде. Наша цель - предоставить вам интуицию и технические навыки для понимания и построения движка, который питает современный ИИ.

Что такое внимание? Глобальная интуиция

Прежде чем погружаться в матрицы и формулы, давайте построим универсальную интуицию. Представьте, что вы читаете это предложение: "Корабль, загруженный грузом из нескольких международных портов, плавно пересек океан".

Чтобы понять значение слова "пересек", ваш мозг не придает одинаковый вес каждому другому слову в предложении. Он инстинктивно уделяет больше внимания словам "корабль" и "океан", чем словам "груз" или "порты". Эта избирательная фокусировка - способность динамически взвешивать важность различных частей информации при обработке определенного элемента - является сущностью внимания.

В контексте ИИ механизм внимания позволяет модели делать то же самое. При обработке одной части входной последовательности (например, слова в предложении или участка в изображении) он может смотреть на всю последовательность и решать, какие другие части наиболее важны для понимания текущей части. Эта способность непосредственно моделировать долгосрочные зависимости, без необходимости последовательно передавать информацию через рекуррентную цепь, - это то, что делает Transformers такими мощными и эффективными.

Основной движок: Scaled Dot-Product Attention

Наиболее распространенная форма внимания, используемая в Transformers, называется Scaled Dot-Product Attention. Его формула может показаться пугающей на первый взгляд, но она построена на серии логических шагов, которые прекрасно соотносятся с нашей интуицией.

Формула: Attention(Q, K, V) = softmax( (QK^T) / √d_k ) * V

Давайте разберем это по частям, начиная с трех ключевых входов.

Троица: Query, Key и Value (Q, K, V)

Для реализации внимания мы преобразуем наши входные данные (например, вложения слов) в три различных представления: запросы, ключи и значения. Думайте об этом как о системе поиска, как о поиске информации в цифровой библиотеке:

• Query (Q): Это представляет текущий элемент, на котором вы сосредоточены. Это ваш вопрос. Для конкретного слова его вектор Query спрашивает: "Какая информация в остальной части предложения важна для меня?"
• Key (K): Каждый элемент в последовательности имеет вектор Key. Это похоже на метку, заголовок или ключевое слово для части информации. Query будет сравниваться со всеми Keys, чтобы найти наиболее релевантные.
• Value (V): Каждый элемент в последовательности также имеет вектор Value. Он содержит фактическое содержание или информацию. Как только Query находит наиболее подходящие Keys, мы извлекаем соответствующие им Values.

В само-внимании, механизме, используемом в кодировщике и декодировщике Transformer, Queries, Keys и Values генерируются из одной и той же входной последовательности. Каждое слово в предложении генерирует свои собственные векторы Q, K и V, проходя через три отдельных, изученных линейных слоя. Это позволяет модели вычислять внимание каждого слова к каждому другому слову в том же предложении.

Пошаговая разбивка реализации

Давайте пройдемся по операциям формулы, связывая каждый шаг с его целью.

Шаг 1: Вычисление оценок сходства (Q * K^T)

Первый шаг - измерить, насколько каждый Query соответствует каждому Key. Мы достигаем этого, беря точечное произведение каждого вектора Query с каждым вектором Key. На практике это делается эффективно для всей последовательности, используя одно умножение матриц: `Q`, умноженное на транспонированное `K` (`K^T`).

• Вход: Матрица Query `Q` формы `(sequence_length, d_q)` и матрица Key `K` формы `(sequence_length, d_k)`. Примечание: `d_q` должно равняться `d_k`.
• Операция: `Q * K^T`
• Выход: Матрица оценок внимания формы `(sequence_length, sequence_length)`. Элемент в `(i, j)` в этой матрице представляет собой необработанную оценку сходства между `i`-м словом (как запрос) и `j`-м словом (как ключ). Более высокий балл означает более сильную связь.

Шаг 2: Масштабирование ( / √d_k )

Это важный, но простой шаг стабилизации. Авторы оригинальной статьи обнаружили, что для больших значений размерности ключа `d_k` точечные произведения могут сильно вырасти по величине. Когда эти большие числа подаются в функцию softmax (наш следующий шаг), они могут подтолкнуть ее в области, где ее градиенты чрезвычайно малы. Это явление, известное как исчезающие градиенты, может затруднить обучение модели.

Чтобы противодействовать этому, мы масштабируем оценки, разделяя их на квадратный корень из размерности векторов ключей, √d_k. Это поддерживает дисперсию оценок на уровне 1, обеспечивая более стабильные градиенты на протяжении всего обучения.

Шаг 3: Применение Softmax (softmax(...))

Теперь у нас есть матрица масштабированных оценок выравнивания, но эти оценки произвольны. Чтобы сделать их интерпретируемыми и полезными, мы применяем функцию softmax вдоль каждой строки. Функция softmax делает две вещи:

1. Он преобразует все оценки в положительные числа.
2. Он нормализует их, чтобы оценки в каждой строке суммировались до 1.

Выход этого шага - матрица весов внимания. Каждая строка теперь представляет собой распределение вероятностей, говорящее нам, сколько внимания слово в позиции этой строки должно уделять каждому другому слову в последовательности. Вес 0,9 для слова "корабль" в строке для "пересек" означает, что при вычислении нового представления для "пересек" 90% информации будет поступать от "корабль".

Шаг 4: Вычисление взвешенной суммы ( * V )

Последний шаг - использовать эти веса внимания для создания нового, контекстно-зависимого представления для каждого слова. Мы делаем это, умножая матрицу весов внимания на матрицу Value `V`.

• Вход: Матрица весов внимания `(sequence_length, sequence_length)` и матрица Value `V` `(sequence_length, d_v)`.
• Операция: `weights * V`
• Выход: Окончательная выходная матрица формы `(sequence_length, d_v)`.

Для каждого слова (каждой строки) его новое представление является взвешенной суммой всех векторов Value в последовательности. Слова с более высокими весами внимания вносят больший вклад в эту сумму. Результатом является набор вложений, где вектор каждого слова - это не просто его собственное значение, а смесь его значения и значений слов, которым он уделил внимание. Теперь он богат контекстом.

Практический пример кода: Scaled Dot-Product Attention в PyTorch

Теорию лучше всего понимать на практике. Вот простая, прокомментированная реализация механизма Scaled Dot-Product Attention с использованием Python и библиотеки PyTorch, популярного фреймворка для глубокого обучения.

            
import torch
import torch.nn as nn
import math

class ScaledDotProductAttention(nn.Module):
    """ Implements the Scaled Dot-Product Attention mechanism. """
    def __init__(self):
        super(ScaledDotProductAttention, self).__init__()

    def forward(self, q, k, v, mask=None):
        # q, k, v must have the same dimension d_k = d_v = d_model / h
        # In practice, these tensors will also have a batch dimension and head dimension.
        # For clarity, let's assume shape [batch_size, num_heads, seq_len, d_k]
        
        d_k = k.size(-1)  # Get the dimension of the key vectors
        
        # 1. Calculate Similarity Scores: (Q * K^T)
        # Matmul for the last two dimensions: (seq_len, d_k) * (d_k, seq_len) -> (seq_len, seq_len)
        scores = torch.matmul(q, k.transpose(-2, -1))
        
        # 2. Scale the scores
        scaled_scores = scores / math.sqrt(d_k)
        
        # 3. (Optional) Apply mask to prevent attention to certain positions
        # The mask is crucial in the decoder to prevent attending to future tokens.
        if mask is not None:
            # Fills elements of self tensor with -1e9 where mask is True.
            scaled_scores = scaled_scores.masked_fill(mask == 0, -1e9)
        
        # 4. Apply Softmax to get attention weights
        # Softmax is applied on the last dimension (the keys) to get a distribution.
        attention_weights = torch.softmax(scaled_scores, dim=-1)
        
        # 5. Compute the Weighted Sum: (weights * V)
        # Matmul for the last two dimensions: (seq_len, seq_len) * (seq_len, d_v) -> (seq_len, d_v)
        output = torch.matmul(attention_weights, v)
        
        return output, attention_weights


            

              
                Copy
              
            
          

Повышение уровня: Multi-Head Attention

Механизм Scaled Dot-Product Attention является мощным, но имеет ограничение. Он вычисляет один набор весов внимания, заставляя его усреднять свой фокус. Один механизм внимания может научиться фокусироваться, например, на связях между подлежащим и сказуемым. Но что насчет других связей, таких как местоимение-антецедент или стилистические нюансы?

Здесь на помощь приходит Multi-Head Attention. Вместо выполнения одного вычисления внимания он запускает механизм внимания несколько раз параллельно, а затем объединяет результаты.

"Почему": Захват различных отношений

Представьте себе, что у вас есть комитет экспертов вместо одного генералиста. Каждую "голову" в Multi-Head Attention можно рассматривать как эксперта, который учится фокусироваться на различных типах отношений или аспектах входных данных.

Для предложения "Животное не перешло улицу, потому что оно было слишком уставшим,"

• Head 1 может научиться связывать местоимение "оно" с его антецедентом "животное".
• Head 2 может выучить причинно-следственную связь между "не перешел" и "уставший".
• Head 3 может захватить синтаксическую связь между глаголом "было" и его подлежащим "оно".

Имея несколько голов (в оригинальной статье Transformer использовалось 8), модель может одновременно захватывать богатое разнообразие синтаксических и семантических связей в данных, что приводит к гораздо более нюансированному и мощному представлению.

"Как": Split, Attend, Concatenate, Project

Реализация Multi-Head Attention следует четырехэтапному процессу:

1. Линейные проекции: Входные вложения пропускаются через три отдельных линейных слоя для создания начальных матриц Query, Key и Value. Затем они разделяются на `h` более мелких частей (по одной для каждой головы). Например, если размерность вашей модели `d_model` равна 512, и у вас есть 8 голов, каждая голова будет работать с векторами Q, K и V размерности 64 (512 / 8).
2. Параллельное внимание: Механизм Scaled Dot-Product Attention, который мы обсуждали ранее, применяется независимо и параллельно к каждому из `h` наборов подпространств Q, K и V. Это приводит к `h` отдельным выходным матрицам внимания.
3. Concatenate: Выходные матрицы `h` конкатенируются обратно в одну большую матрицу. В нашем примере 8 матриц размера 64 будут конкатенированы для формирования одной матрицы размера 512.
4. Final Projection: Эта конкатенированная матрица пропускается через один финальный линейный слой. Этот слой позволяет модели узнать, как лучше всего объединить информацию, полученную разными головами, создавая единый окончательный результат.

Реализация кода: Multi-Head Attention в PyTorch

Основываясь на нашем предыдущем коде, вот стандартная реализация блока Multi-Head Attention.

            
class MultiHeadAttention(nn.Module):
    """ Implements the Multi-Head Attention mechanism. """
    def __init__(self, d_model, num_heads):
        super(MultiHeadAttention, self).__init__()
        assert d_model % num_heads == 0, "d_model must be divisible by num_heads"
        
        self.d_model = d_model
        self.num_heads = num_heads
        self.d_k = d_model // num_heads
        
        # Linear layers for Q, K, V and the final output
        self.W_q = nn.Linear(d_model, d_model)
        self.W_k = nn.Linear(d_model, d_model)
        self.W_v = nn.Linear(d_model, d_model)
        self.W_o = nn.Linear(d_model, d_model)
        
        self.attention = ScaledDotProductAttention()

    def forward(self, q, k, v, mask=None):
        batch_size = q.size(0)
        
        # 1. Apply linear projections
        q, k, v = self.W_q(q), self.W_k(k), self.W_v(v)
        
        # 2. Reshape for multi-head attention
        # (batch_size, seq_len, d_model) -> (batch_size, num_heads, seq_len, d_k)
        q = q.view(batch_size, -1, self.num_heads, self.d_k).transpose(1, 2)
        k = k.view(batch_size, -1, self.num_heads, self.d_k).transpose(1, 2)
        v = v.view(batch_size, -1, self.num_heads, self.d_k).transpose(1, 2)
        
        # 3. Apply attention on all heads in parallel
        context, _ = self.attention(q, k, v, mask=mask)
        
        # 4. Concatenate heads and apply final linear layer
        # (batch_size, num_heads, seq_len, d_k) -> (batch_size, seq_len, num_heads, d_k)
        context = context.transpose(1, 2).contiguous()
        # (batch_size, seq_len, num_heads, d_k) -> (batch_size, seq_len, d_model)
        context = context.view(batch_size, -1, self.d_model)
        
        output = self.W_o(context)
        
        return output


            

              
                Copy
              
            
          

Глобальное воздействие: почему этот механизм меняет правила игры

Принципы внимания не ограничиваются обработкой естественного языка. Этот механизм оказался универсальным и мощным инструментом во многих областях, стимулируя прогресс в глобальном масштабе.

• Разрушение языковых барьеров: В машинном переводе внимание позволяет модели создавать прямые, нелинейные соответствия между словами на разных языках. Например, он может правильно сопоставить французскую фразу "la voiture bleue" с английским "the blue car", изящно обрабатывая различные расположения прилагательных.
• Поддержка поиска и обобщения: Для таких задач, как обобщение длинного документа или ответ на вопрос о нем, само-внимание позволяет модели идентифицировать наиболее важные предложения и концепции, понимая сложную сеть отношений между ними.
• Продвижение науки и медицины: Помимо текста, внимание используется для моделирования сложных взаимодействий в научных данных. В геномике он может моделировать зависимости между отдаленными парами оснований в цепи ДНК. В открытии лекарств это помогает предсказать взаимодействие между белками, ускоряя исследования новых методов лечения.
• Революция в компьютерном зрении: С появлением Vision Transformers (ViT) механизм внимания теперь является краеугольным камнем современного компьютерного зрения. Рассматривая изображение как последовательность патчей, само-внимание позволяет модели понимать взаимосвязи между различными частями изображения, что приводит к современной производительности в классификации изображений и обнаружении объектов.

Заключение: Будущее внимательно

Путь от интуитивной концепции фокусировки к практической реализации Multi-Head Attention раскрывает механизм, который является одновременно мощным и глубоко логичным. Это позволило моделям ИИ обрабатывать информацию не как жесткую последовательность, а как гибкую, взаимосвязанную сеть отношений. Этот сдвиг в перспективе, введенный архитектурой Transformer, открыл беспрецедентные возможности в ИИ.

Понимая, как реализовать и интерпретировать механизм внимания, вы постигаете фундаментальный строительный блок современного ИИ. По мере того как исследования продолжают развиваться, несомненно, появятся новые и более эффективные вариации внимания, но основной принцип - избирательно сосредотачиваться на том, что наиболее важно, - останется центральной темой в продолжающемся стремлении к более интеллектуальным и способным системам.