Как работает архитектура трансформера в современных языковых моделях?

Архитектура трансформера в современных языковых моделях работает на основе механизма внимания. blog.skillfactory.ru dtf.ru Этот механизм позволяет модели одновременно анализировать все слова в предложении, устанавливая связи между ними независимо от их положения. m-kupe.ru

Архитектура трансформера состоит из двух частей — энкодера и декодера: blog.skillfactory.ru

1. Энкодер кодирует входной текст, преобразуя его в вектор чисел, который максимально точно описывает исходные данные. blog.skillfactory.ru
2. Декодер преобразует числовой вектор обратно в текст или другое смысловое выражение, которое требуется от модели. blog.skillfactory.ru

Процесс работы: blog.skillfactory.ru

1. Входной текст проходит токенизацию и эмбеддинг. blog.skillfactory.ru Токенизация — это процесс, при котором каждому слову или знаку во входном тексте присваивается свой уникальный ID. blog.skillfactory.ru
2. Текст загружается в энкодер, где по очереди пропускается через слои внимания и полносвязные слои. blog.skillfactory.ru На этом этапе входные данные анализируют и выделяют важные токены. blog.skillfactory.ru
3. Из энкодера данные переходят в декодер. blog.skillfactory.ru Тот получает собранную энкодером информацию о контексте и на её основе генерирует новые токены — предсказывает на основе предыдущих. blog.skillfactory.ru
4. На выходе трансформер выдаёт набор вероятностей, которые преобразуются в слова. blog.skillfactory.ru

Благодаря механизму внимания языковая модель способна глубоко анализировать текст и распознавать его смысл так же, как человек. blog.skillfactory.ru