Великі мовні моделі: Розкриття архітектури Transformer

Великі мовні моделі (LLM) здійснили революцію в галузі обробки природної мови (НЛП), дозволивши машинам розуміти, генерувати та взаємодіяти з людською мовою на безпрецедентному рівні. В основі цих потужних моделей лежить архітектура Transformer, новаторська інновація, яка подолала обмеження попередніх моделей sequence-to-sequence. Ця стаття заглиблюється в тонкощі архітектури Transformer, досліджуючи її історію, основні компоненти та її вплив на світ ШІ.

Розквіт моделей sequence-to-sequence

До появи Transformer рекурентні нейронні мережі (RNN) та їхні варіанти, такі як LSTM (Long Short-Term Memory) та GRU (Gated Recurrent Units), були домінуючими архітектурами для завдань sequence-to-sequence. Ці моделі обробляли вхідні послідовності по одному елементу за раз, підтримуючи прихований стан, який фіксував інформацію про минуле. Однак RNN мали кілька обмежень:

• Затухання та вибух градієнтів: Навчання глибоких RNN було складним через проблеми затухання та вибуху градієнтів, що ускладнювало моделі вивчення довгострокових залежностей.
• Послідовні обчислення: RNN обробляли послідовності послідовно, що обмежувало паралелізацію та робило навчання повільним і обчислювально дорогим.
• Складність обробки довгих послідовностей: RNN мали труднощі з фіксацією довгострокових залежностей у довгих послідовностях, оскільки інформація з початку послідовності могла бути втрачена під час її поширення через мережу.

Transformer: Зміна парадигми

У 2017 році команда дослідників з Google Brain представила архітектуру Transformer у своїй фундаментальній статті «Attention is All You Need». Transformer повністю відмовився від рекурентності і покладався виключно на механізм уваги для фіксації зв'язків між різними частинами вхідної послідовності. Цей революційний підхід запропонував кілька переваг:

• Паралелізація: Transformer міг обробляти всю вхідну послідовність паралельно, що значно прискорювало навчання та виведення.
• Довгострокові залежності: Механізм уваги дозволяв моделі безпосередньо звертати увагу на будь-яку частину вхідної послідовності, незалежно від відстані, ефективно фіксуючи довгострокові залежності.
• Інтерпретованість: Ваги уваги давали уявлення про те, на які частини вхідної послідовності модель фокусується, роблячи модель більш інтерпретованою.

Основні компоненти Transformer

Архітектура Transformer складається з кількох ключових компонентів, які працюють разом для обробки та генерації тексту. Ці компоненти включають:

1. Вхідне вкладення (Input Embedding)

Вхідна послідовність спочатку перетворюється на послідовність щільних векторів за допомогою шару вкладень. Кожне слово або токен-частина слова зіставляється з багатовимірним векторним представленням, яке фіксує його семантичне значення. Наприклад, слово «король» може бути представлене вектором, близьким до векторів слів «королева» та «правитель».

2. Позиційне кодування

Оскільки Transformer не покладається на рекурентність, йому потрібен механізм для кодування позиції кожного слова в послідовності. Це досягається за допомогою позиційного кодування, яке додає вектор до кожного вкладення слова, що представляє його позицію в послідовності. Ці позиційні вкладення зазвичай базуються на функціях синуса та косинуса з різними частотами. Наприклад, перше слово в реченні може мати інше позиційне кодування, ніж друге, і так далі.

3. Кодер

Кодер відповідає за обробку вхідної послідовності та генерацію контекстуалізованого представлення кожного слова. Він складається з декількох шарів ідентичних блоків. Кожен блок містить два підшари:

• Багатоголовкова само-увага (Multi-Head Self-Attention): Цей шар обчислює ваги уваги між кожним словом у вхідній послідовності та всіма іншими словами в послідовності. Ваги уваги вказують, наскільки кожне слово має звертати увагу на інші слова при формуванні свого контекстуалізованого представлення. Аспект «багатоголовковості» означає, що механізм уваги застосовується кілька разів паралельно, причому кожна «голова» вивчає різні патерни уваги.
• Мережа прямого поширення (Feed Forward Network): Цей шар застосовує нейронну мережу прямого поширення до кожного вкладення слова незалежно. Ця мережа зазвичай складається з двох повнозв'язних шарів з функцією активації ReLU між ними.

Кожен із цих підшарів супроводжується залишковим з'єднанням та нормалізацією шару. Залишкове з'єднання допомагає зменшити проблему затухання градієнта, тоді як нормалізація шару допомагає стабілізувати навчання.

4. Декодер

Декодер відповідає за генерацію вихідної послідовності, враховуючи контекстуалізовані представлення, створені кодером. Він також складається з декількох шарів ідентичних блоків. Кожен блок містить три підшари:

• Маскована багатоголовкова само-увага (Masked Multi-Head Self-Attention): Цей шар схожий на шар багатоголовкової само-уваги в кодері, але він містить маску, яка не дозволяє кожному слову звертати увагу на майбутні слова в послідовності. Це необхідно для того, щоб декодер використовував лише інформацію з минулого при генерації вихідної послідовності.
• Багатоголовкова увага (Multi-Head Attention): Цей шар обчислює ваги уваги між виходом шару маскованої багатоголовкової само-уваги та виходом кодера. Це дозволяє декодеру звертати увагу на відповідні частини вхідної послідовності під час генерації вихідної послідовності.
• Мережа прямого поширення (Feed Forward Network): Цей шар такий самий, як і мережа прямого поширення в кодері.

Як і в кодері, кожен з цих підшарів супроводжується залишковим з'єднанням та нормалізацією шару.

5. Вихідний шар

Останній шар декодера — це лінійний шар, за яким слідує функція активації softmax. Цей шар виводить розподіл ймовірностей по всіх можливих словах у словнику. Слово з найвищою ймовірністю вибирається як наступне слово у вихідній послідовності.

Механізм уваги: Ключ до успіху Transformer

Механізм уваги є основною інновацією архітектури Transformer. Він дозволяє моделі фокусуватися на найбільш релевантних частинах вхідної послідовності при обробці кожного слова. Механізм уваги працює шляхом обчислення набору ваг уваги, які вказують, наскільки кожне слово має звертати увагу на інші слова в послідовності.

Ваги уваги обчислюються за такою формулою:

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

Де:

• Q — це матриця запитів
• K — це матриця ключів
• V — це матриця значень
• d_k — це розмірність ключів

Запити, ключі та значення походять від вхідних вкладень. Запити представляють слова, на які звертається увага, ключі представляють слова, з яких звертається увага, а значення представляють інформацію, на яку звертається увага. Ваги уваги обчислюються шляхом взяття скалярного добутку запитів і ключів, масштабування результату на квадратний корінь розмірності ключів, а потім застосування функції softmax. Функція softmax гарантує, що сума ваг уваги дорівнює 1. Потім ваги уваги множаться на значення, щоб отримати зважену суму значень, яка представляє контекстуалізоване представлення слова.

Багатоголовкова увага

Transformer використовує багатоголовкову увагу, що означає, що механізм уваги застосовується кілька разів паралельно, причому кожна «голова» вивчає різні патерни уваги. Це дозволяє моделі фіксувати різні типи зв'язків між словами у вхідній послідовності. Наприклад, одна голова може навчитися звертати увагу на синтаксичні зв'язки, тоді як інша — на семантичні.

Виходи кількох голів уваги конкатенуються разом, а потім пропускаються через лінійний шар для отримання кінцевого контекстуалізованого представлення слова.

Застосування LLM на основі Transformer

Архітектура Transformer дозволила розробити потужні LLM, які досягли найсучасніших результатів у широкому спектрі завдань НЛП. Деякі з найпомітніших застосувань LLM на основі Transformer включають:

• Генерація тексту: LLM можуть генерувати реалістичний та зв'язний текст, що робить їх корисними для таких завдань, як написання статей, створення маркетингових копій та генерація творчого контенту. Наприклад, системи, такі як GPT-3 і LaMDA, можуть генерувати різні творчі текстові формати, такі як вірші, код, сценарії, музичні твори, електронні листи, листи тощо.
• Машинний переклад: LLM значно покращили точність систем машинного перекладу, забезпечуючи безперебійне спілкування між людьми, які розмовляють різними мовами. Такі сервіси, як Google Translate та DeepL, використовують архітектури Transformer для своїх перекладацьких можливостей.
• Відповіді на запитання: LLM можуть відповідати на запитання на основі заданого контексту, що робить їх корисними для таких завдань, як підтримка клієнтів та пошук інформації. Прикладами є системи, які можуть відповідати на запитання щодо документа або веб-сайту.
• Стиснення тексту: LLM можуть генерувати стислі резюме довгих документів, заощаджуючи час та зусилля для читачів. Це можна використовувати для узагальнення новинних статей, наукових робіт або юридичних документів.
• Аналіз тональності: LLM можуть визначати тональність (позитивну, негативну чи нейтральну), виражену в тексті, дозволяючи компаніям розуміти думки та відгуки клієнтів. Це широко використовується в моніторингу соціальних мереж та аналізі відгуків клієнтів.
• Генерація коду: Деякі LLM, як-от Codex, здатні генерувати код різними мовами програмування, допомагаючи розробникам у написанні та налагодженні програмного забезпечення.

Вплив LLM виходить далеко за межі цих конкретних застосувань. Вони також використовуються в таких сферах, як відкриття ліків, матеріалознавство та фінансове моделювання, демонструючи свою універсальність та потенціал для інновацій.

Приклади моделей на основі Transformer

Декілька видатних LLM базуються на архітектурі Transformer. Ось декілька помітних прикладів:

• BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): Розроблена Google, BERT — це попередньо навчена модель, яку можна доналаштувати для різноманітних завдань НЛП. Вона відома своєю здатністю розуміти контекст слів у реченні, що призводить до покращення результатів у таких завданнях, як відповіді на запитання та аналіз тональності.
• Серія GPT (Generative Pre-trained Transformer) (GPT-2, GPT-3, GPT-4): Розроблені OpenAI, моделі GPT відомі своїми вражаючими можливостями генерації тексту. Вони здатні генерувати реалістичний та зв'язний текст на широке коло тем.
• T5 (Text-to-Text Transfer Transformer): Розроблена Google, T5 — це модель, яка розглядає всі завдання НЛП як проблеми «текст-у-текст». Це дозволяє легко доналаштовувати її для різноманітних завдань за допомогою єдиної моделі.
• LaMDA (Language Model for Dialogue Applications): Ще одна модель від Google, LaMDA розроблена для діалогових застосувань і відома своєю здатністю генерувати природні та захоплюючі розмови.
• BART (Bidirectional and Auto-Regressive Transformer): Розроблена Facebook, BART — це модель, призначена як для завдань генерації тексту, так і для його розуміння. Вона часто використовується для таких завдань, як стиснення тексту та машинний переклад.

Виклики та майбутні напрямки

Хоча LLM на основі Transformer досягли значного прогресу, вони також стикаються з кількома проблемами:

• Обчислювальна вартість: Навчання та розгортання LLM може бути обчислювально дорогим, вимагаючи значних ресурсів та енергії. Це обмежує доступність цих моделей для організацій з великими бюджетами та інфраструктурою.
• Вимоги до даних: LLM вимагають величезних обсягів даних для ефективного навчання. Це може бути проблемою для завдань, де даних мало або їх важко отримати.
• Упередженість та справедливість: LLM можуть успадковувати упередження з даних, на яких вони навчаються, що призводить до несправедливих або дискримінаційних результатів. Важливо усувати ці упередження, щоб забезпечити відповідальне та етичне використання LLM.
• Інтерпретованість: Хоча механізм уваги дає певне уявлення про процес прийняття рішень моделлю, LLM все ще значною мірою є «чорними скриньками». Покращення інтерпретованості цих моделей важливе для побудови довіри та розуміння їхніх обмежень.
• Фактичність та галюцинації: LLM іноді можуть генерувати неправдиву або безглузду інформацію, явище, відоме як «галюцинація». Покращення фактичності LLM є актуальною областю досліджень.

Майбутні напрямки досліджень у галузі LLM на основі Transformer включають:

• Ефективні архітектури: Розробка більш ефективних архітектур, які потребують менше обчислювальних ресурсів та даних.
• Пояснюваний ШІ (XAI): Покращення інтерпретованості LLM для розуміння процесів прийняття ними рішень.
• Зменшення упередженості: Розробка методів для зменшення упереджень в LLM та забезпечення справедливості.
• Інтеграція знань: Інтеграція зовнішніх джерел знань в LLM для покращення їхньої фактичності та здатності до міркувань.
• Мультимодальне навчання: Розширення LLM для обробки кількох модальностей, таких як текст, зображення та аудіо.

Висновок

Архітектура Transformer здійснила революцію в галузі НЛП, уможлививши розробку потужних LLM, які можуть розуміти, генерувати та взаємодіяти з людською мовою на безпрецедентному рівні. Хоча виклики залишаються, Transformer проклав шлях до нової ери мовних технологій на базі ШІ, які мають потенціал трансформувати різні галузі та аспекти нашого життя. Оскільки дослідження продовжують розвиватися, ми можемо очікувати ще більш дивовижних інновацій у найближчі роки, які розкриють повний потенціал мовних моделей та їх застосувань у всьому світі. Вплив LLM відчуватиметься в усьому світі, впливаючи на те, як ми спілкуємося, навчаємося та взаємодіємо з технологіями.