Как работает архитектура трансформера в современных нейросетевых моделях?

Архитектура трансформера в современных нейросетевых моделях состоит из двух основных частей: энкодера и декодера. sky.pro

Энкодер извлекает информацию из входящей последовательности, например текста. yandex.cloud Он получает на вход набор токенов: отдельные слова, знаки пунктуации или частотные последовательности символов. yandex.cloud Затем токены конвертируются в последовательность эмбеддингов (цифровой формат), которые дополнительно содержат информацию о положении токена. yandex.cloud

Декодер использует извлечённую информацию для генерации элементов последовательности на выходе, например текста на другом языке. yandex.cloud

Процесс работы: yandex.cloud

1. Энкодер анализирует входные данные и создаёт их компактное представление, которое затем передаётся декодеру. sky.pro
2. Декодер, используя это представление, генерирует выходные данные, учитывая контекст и структуру входной последовательности. sky.pro

Некоторые особенности работы архитектуры трансформера:

• Механизм внимания позволяет модели фокусироваться на различных частях входной последовательности при генерации выходных данных. sky.pro
• Многоголовое внимание делит входные данные на несколько подпространств, что позволяет модели учитывать различные аспекты входной информации одновременно. sky.pro
• Параллельная обработка данных позволяет трансформерам эффективно использовать современные вычислительные ресурсы, что значительно ускоряет обучение и улучшает производительность моделей. sky.pro
• Гибкость и масштабируемость трансформеров позволяет их использовать в широком спектре приложений, от обработки текста до анализа изображений и звука. sky.pro