Большие языковые модели: разбор архитектуры Transformer

Большие языковые модели (LLM) произвели революцию в области обработки естественного языка (NLP), позволив машинам понимать, генерировать и взаимодействовать с человеческим языком на невиданном ранее уровне. В основе этих мощных моделей лежит архитектура Transformer — революционное нововведение, которое преодолело ограничения предыдущих моделей sequence-to-sequence (последовательность-в-последовательность). В этой статье мы подробно рассмотрим архитектуру Transformer, её историю, ключевые компоненты и влияние на мир искусственного интеллекта.

Расцвет моделей Sequence-to-Sequence

До появления Transformer доминирующими архитектурами для задач «последовательность-в-последовательность» были рекуррентные нейронные сети (RNN) и их варианты, такие как LSTM (Long Short-Term Memory — долгая краткосрочная память) и GRU (Gated Recurrent Units). Эти модели обрабатывали входные последовательности по одному элементу за раз, поддерживая скрытое состояние, которое фиксировало информацию о прошлом. Однако у RNN был ряд ограничений:

• Затухающие и взрывные градиенты: Обучение глубоких RNN было сложным из-за проблем затухающих и взрывных градиентов, что мешало модели изучать долгосрочные зависимости.
• Последовательные вычисления: RNN обрабатывали последовательности пошагово, что ограничивало распараллеливание и делало обучение медленным и вычислительно затратным.
• Сложность обработки длинных последовательностей: RNN с трудом улавливали долгосрочные зависимости в длинных последовательностях, поскольку информация из начала последовательности могла теряться по мере её прохождения через сеть.

Transformer: смена парадигмы

В 2017 году команда исследователей из Google Brain представила архитектуру Transformer в своей основополагающей статье «Attention is All You Need». Transformer полностью отказался от рекуррентности и стал полагаться исключительно на механизм внимания для улавливания связей между различными частями входной последовательности. Этот революционный подход дал несколько преимуществ:

• Распараллеливание: Transformer может обрабатывать всю входную последовательность параллельно, что значительно ускоряет обучение и инференс (вывод).
• Долгосрочные зависимости: Механизм внимания позволяет модели напрямую обращаться к любой части входной последовательности, независимо от расстояния, эффективно улавливая долгосрочные зависимости.
• Интерпретируемость: Веса внимания позволяют понять, на какие части входной последовательности модель обращает внимание, делая её более интерпретируемой.

Основные компоненты Transformer

Архитектура Transformer состоит из нескольких ключевых компонентов, которые совместно обрабатывают и генерируют текст. К ним относятся:

1. Входные эмбеддинги (Input Embedding)

Входная последовательность сначала преобразуется в последовательность плотных векторов с помощью слоя эмбеддингов. Каждый токен (слово или часть слова) сопоставляется с многомерным векторным представлением, которое отражает его семантическое значение. Например, слово «король» может быть представлено вектором, близким к векторам слов «королева» и «правитель».

2. Позиционное кодирование (Positional Encoding)

Поскольку Transformer не использует рекуррентность, ему необходим механизм для кодирования позиции каждого слова в последовательности. Это достигается с помощью позиционного кодирования, которое добавляет к эмбеддингу каждого слова вектор, представляющий его позицию. Эти позиционные эмбеддинги обычно основаны на синусоидальных и косинусоидальных функциях с разными частотами. Например, у первого слова в предложении будет иное позиционное кодирование, чем у второго, и так далее.

3. Кодировщик (Encoder)

Кодировщик отвечает за обработку входной последовательности и создание контекстуализированного представления каждого слова. Он состоит из нескольких одинаковых слоёв (блоков). Каждый блок содержит два подслоя:

• Многоголовочное самовнимание (Multi-Head Self-Attention): Этот слой вычисляет веса внимания между каждым словом во входной последовательности и всеми остальными словами. Веса внимания показывают, насколько каждое слово должно учитывать другие слова при формировании своего контекстуализированного представления. Аспект «многоголовочности» означает, что механизм внимания применяется несколько раз параллельно, и каждая «голова» изучает разные паттерны внимания.
• Полносвязная нейронная сеть (Feed Forward Network): Этот слой применяет полносвязную нейронную сеть к эмбеддингу каждого слова независимо. Эта сеть обычно состоит из двух полносвязных слоёв с функцией активации ReLU между ними.

За каждым из этих подслоёв следует остаточное соединение (residual connection) и нормализация по слоям (layer normalization). Остаточное соединение помогает смягчить проблему затухания градиента, а нормализация по слоям стабилизирует обучение.

4. Декодировщик (Decoder)

Декодировщик отвечает за генерацию выходной последовательности на основе контекстуализированных представлений, полученных от кодировщика. Он также состоит из нескольких одинаковых слоёв (блоков). Каждый блок содержит три подслоя:

• Маскированное многоголовочное самовнимание (Masked Multi-Head Self-Attention): Этот слой похож на слой многоголовочного самовнимания в кодировщике, но он включает маску, которая не позволяет каждому слову «видеть» будущие слова в последовательности. Это необходимо для того, чтобы декодировщик использовал только информацию из прошлого при генерации выходной последовательности.
• Многоголовочное внимание (Multi-Head Attention): Этот слой вычисляет веса внимания между выходом слоя маскированного многоголовочного самовнимания и выходом кодировщика. Это позволяет декодировщику обращать внимание на релевантные части входной последовательности при генерации выходной.
• Полносвязная нейронная сеть (Feed Forward Network): Этот слой идентичен полносвязной сети в кодировщике.

Как и в кодировщике, за каждым из этих подслоёв следует остаточное соединение и нормализация по слоям.

5. Выходной слой (Output Layer)

Последним слоем декодировщика является линейный слой, за которым следует функция активации softmax. Этот слой выводит распределение вероятностей по всем возможным словам в словаре. Слово с наибольшей вероятностью выбирается в качестве следующего слова в выходной последовательности.

Механизм внимания: ключ к успеху Transformer

Механизм внимания — это ключевое нововведение архитектуры Transformer. Он позволяет модели фокусироваться на наиболее релевантных частях входной последовательности при обработке каждого слова. Механизм внимания работает путем вычисления набора весов внимания, которые указывают, насколько каждое слово должно учитывать другие слова в последовательности.

Веса внимания вычисляются по следующей формуле:

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

Где:

• Q — это матрица запросов (queries)
• K — это матрица ключей (keys)
• V — это матрица значений (values)
• d_k — это размерность ключей

Запросы, ключи и значения получаются из входных эмбеддингов. Запросы представляют слова, на которые обращается внимание; ключи представляют слова, от которых исходит внимание; а значения представляют информацию, на которую обращено внимание. Веса внимания вычисляются путем скалярного произведения запросов и ключей, масштабирования результата на квадратный корень из размерности ключей, а затем применения функции softmax. Функция softmax гарантирует, что сумма весов внимания равна 1. Затем веса внимания умножаются на значения, чтобы получить взвешенную сумму значений, которая и представляет собой контекстуализированное представление слова.

Многоголовочное внимание (Multi-Head Attention)

Transformer использует многоголовочное внимание, что означает, что механизм внимания применяется несколько раз параллельно, причем каждая «голова» изучает разные паттерны внимания. Это позволяет модели улавливать различные типы связей между словами во входной последовательности. Например, одна «голова» может научиться отслеживать синтаксические связи, а другая — семантические.

Выходы нескольких «голов» внимания конкатенируются (объединяются), а затем пропускаются через линейный слой для получения итогового контекстуализированного представления слова.

Применение LLM на базе Transformer

Архитектура Transformer позволила разработать мощные LLM, которые достигли передовых результатов в широком спектре задач NLP. Некоторые из наиболее заметных применений LLM на базе Transformer включают:

• Генерация текста: LLM могут создавать реалистичный и связный текст, что делает их полезными для таких задач, как написание статей, создание маркетинговых материалов и генерация творческого контента. Например, системы вроде GPT-3 и LaMDA могут генерировать различные творческие текстовые форматы: стихи, код, сценарии, музыкальные произведения, электронные письма, письма и т. д.
• Машинный перевод: LLM значительно повысили точность систем машинного перевода, обеспечивая беспрепятственное общение между людьми, говорящими на разных языках. Сервисы, такие как Google Translate и DeepL, используют архитектуры Transformer для своих переводческих возможностей.
• Ответы на вопросы: LLM могут отвечать на вопросы на основе заданного контекста, что делает их полезными для таких задач, как поддержка клиентов и поиск информации. Примерами являются системы, которые могут отвечать на вопросы по документу или веб-сайту.
• Суммаризация текста: LLM могут создавать краткие резюме длинных документов, экономя время и усилия читателей. Это можно использовать для суммирования новостных статей, научных работ или юридических документов.
• Анализ тональности: LLM могут определять тональность (положительную, отрицательную или нейтральную), выраженную в тексте, что позволяет компаниям понимать мнения и отзывы клиентов. Это широко используется в мониторинге социальных сетей и анализе отзывов клиентов.
• Генерация кода: Некоторые LLM, такие как Codex, способны генерировать код на различных языках программирования, помогая разработчикам в написании и отладке программного обеспечения.

Влияние LLM выходит далеко за рамки этих конкретных применений. Они также используются в таких областях, как разработка лекарств, материаловедение и финансовое моделирование, демонстрируя свою универсальность и потенциал для инноваций.

Примеры моделей на базе Transformer

Несколько известных LLM основаны на архитектуре Transformer. Вот несколько примечательных примеров:

• BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): Разработанная Google, BERT — это предварительно обученная модель, которую можно дообучить для различных задач NLP. Она известна своей способностью понимать контекст слов в предложении, что приводит к улучшению производительности в таких задачах, как ответы на вопросы и анализ тональности.
• Серия GPT (Generative Pre-trained Transformer) (GPT-2, GPT-3, GPT-4): Разработанные OpenAI, модели GPT известны своими впечатляющими возможностями генерации текста. Они способны создавать реалистичный и связный текст на самые разные темы.
• T5 (Text-to-Text Transfer Transformer): Разработанная Google, T5 — это модель, которая рассматривает все задачи NLP как проблемы «текст-в-текст». Это позволяет легко дообучать её для множества задач с использованием единой модели.
• LaMDA (Language Model for Dialogue Applications): Ещё одна модель от Google, LaMDA предназначена для диалоговых приложений и известна своей способностью генерировать естественные и увлекательные беседы.
• BART (Bidirectional and Auto-Regressive Transformer): Разработанная Facebook, BART — это модель, предназначенная как для задач генерации, так и для понимания текста. Её часто используют для таких задач, как суммирование текста и машинный перевод.

Проблемы и будущие направления

Несмотря на то, что LLM на базе Transformer достигли значительного прогресса, они также сталкиваются с рядом проблем:

• Вычислительные затраты: Обучение и развертывание LLM могут быть очень дорогими с точки зрения вычислений, требуя значительных ресурсов и энергии. Это ограничивает доступность этих моделей для организаций с большими бюджетами и инфраструктурой.
• Требования к данным: Для эффективного обучения LLM требуются огромные объемы данных. Это может быть проблемой для задач, где данные редки или их трудно получить.
• Предвзятость и справедливость: LLM могут наследовать предвзятости из данных, на которых они обучались, что приводит к несправедливым или дискриминационным результатам. Крайне важно устранять эти предвзятости, чтобы обеспечить ответственное и этичное использование LLM.
• Интерпретируемость: Хотя механизм внимания дает некоторое представление о процессе принятия решений моделью, LLM по-прежнему в значительной степени остаются «черными ящиками». Улучшение интерпретируемости этих моделей важно для укрепления доверия и понимания их ограничений.
• Фактологичность и «галлюцинации»: LLM иногда могут генерировать неверную или бессмысленную информацию — явление, известное как «галлюцинации». Повышение фактологичности LLM является актуальной областью исследований.

Будущие направления исследований в области LLM на базе Transformer включают:

• Эффективные архитектуры: Разработка более эффективных архитектур, требующих меньше вычислительных ресурсов и данных.
• Объяснимый ИИ (XAI): Улучшение интерпретируемости LLM для понимания процессов принятия ими решений.
• Снижение предвзятости: Разработка методов для смягчения предвзятости в LLM и обеспечения справедливости.
• Интеграция знаний: Интеграция внешних источников знаний в LLM для улучшения их фактологичности и способности к рассуждению.
• Мультимодальное обучение: Расширение LLM для обработки нескольких модальностей, таких как текст, изображения и аудио.

Заключение

Архитектура Transformer произвела революцию в области NLP, позволив разработать мощные LLM, способные понимать, генерировать и взаимодействовать с человеческим языком на невиданном ранее уровне. Несмотря на сохраняющиеся проблемы, Transformer открыл путь для новой эры языковых технологий на основе ИИ, которые могут изменить различные отрасли и аспекты нашей жизни. По мере развития исследований мы можем ожидать еще более впечатляющих инноваций в ближайшие годы, которые раскроют весь потенциал языковых моделей и их применений по всему миру. Влияние LLM будет ощущаться в глобальном масштабе, изменяя то, как мы общаемся, учимся и взаимодействуем с технологиями.