Как работает архитектура трансформера в моделях искусственного интеллекта?

Архитектура трансформера в моделях искусственного интеллекта работает в несколько этапов: serverflow.ru

1. Представление входных данных. serverflow.ru Все данные, будь то текст или изображения, преобразуются в числовую форму. serverflow.ru Например, текстовые данные разбиваются на токены — отдельные слова, символы или их комбинации. serverflow.ru Каждый токен затем кодируется в числовой вектор, который содержит информацию о его значении и контексте. serverflow.ru
2. Добавление позиционной информации. serverflow.ru Поскольку трансформеры обрабатывают последовательности параллельно, они не имеют встроенного понимания порядка элементов. serverflow.ru Для решения этой проблемы используется позиционное кодирование, которое добавляет каждому токену информацию о его позиции в последовательности. serverflow.ru
3. Применение механизма самовнимания. serverflow.ru Механизм внимания позволяет модели «фокусироваться» на наиболее важных частях входных данных, игнорируя менее значимые. serverflow.ru Это особенно полезно в задачах, где контекст критичен, например, в переводе текста или анализе длинных последовательностей. serverflow.ru
4. Обработка энкодерами и декодерами. serverflow.ru Энкодеры анализируют входные данные и создают их «представление», которое содержит всю необходимую информацию. serverflow.ru Впоследствии декодеры используют это представление для генерации выходных данных, например, перевода текста на другой язык. serverflow.ru
5. Нормализация и остаточные связи. serverflow.ru Они гарантируют, что информация не будет «искажена» в ходе обработки, устраняют резкие изменения в распределении данных, делая обучение стабильным. serverflow.ru Также они улучшают сходимость моделей, снижая риск «зависания» на локальных минимумах. serverflow.ru

Типичный трансформер состоит из двух основных частей: кодировщика и декодера, обе из которых используют механизмы внимания. dzen.ru