Transformer архітектури

🔍 Self-Attention Mechanism

Принцип роботи

Кожна позиція обчислює Query (Q), Key (K), Value (V) вектори. Attention = softmax(QK^T/√d_k)V. Позволяє моделі "дивитися" на всі інші позиції та встановлювати ваги.

Multi-Head Attention

Кілька паралельних attention голів з різними представленнями. Дозволяє моделі одночасно фокусуватися на різних аспектах інформації. Збільшує потужність моделі.

Переваги над RNN/LSTM

Паралелізація (одночасна обробка всіх позицій), довгі залежності (глобальний доступ), менше проблем з vanishing gradients. Ефективніше навчання та інференс.

Позиційні кодування

Оскільки трансформатори не мають природного поняття порядку, додаються позиційні енкодінги (sinusoidal або learnable) для збереження інформації про позицію.

🏗️ Архітектура

Encoder Block

Multi-head self-attention + feed-forward network, residual connections, layer normalization. Stack багатьох encoder блоків для глибокого представлення.

Decoder Block

Masked self-attention (для запобігання підглядання майбутніх токенів), encoder-decoder attention, feed-forward. Використовується для генеративних задач.

Feed-Forward Networks

Два лінійні шари з ReLU активацією між ними. Застосовуються до кожної позиції окремо. Розширює представлення перед передачею наступному шару.

Residual Connections & Normalization

Skip connections для стабільного навчання глибоких мереж. Layer normalization для нормалізації активацій. Критично для навчання великих моделей.

📚 Відомі моделі

BERT

Bidirectional Encoder Representations from Transformers. Маскування токенів для двостороннього контексту. Pre-training + fine-tuning парадигма. Революціонував NLP.

GPT (Generative Pre-trained Transformer)

Decoder-only архітектура для генерації тексту. GPT-3, GPT-4 — великі моделі з мільярдами параметрів. Few-shot learning, нульовий/один-shot inference.

T5

Text-to-Text Transfer Transformer. Уніфікована рамка: всі NLP задачі як text-to-text. Encoder-decoder архітектура. Успішна на багатьох downstream задачах.

Vision Transformer (ViT)

Застосування трансформаторів до зображень. Розбиття зображення на patches, treat як послідовність. Конкурує з CNN на великих датасетах.

Мультимодальні трансформатори

CLIP, DALL-E, мультимодальні BERT. Обробка тексту, зображень, аудіо одночасно. Cross-modal attention для зв'язування різних модальностей.

⚡ Оптимізація та ефективність

Паралелізація

Self-attention дозволяє паралельну обробку всіх позицій, на відміну від послідовних RNN. Швидше навчання на GPU/TPU. Масштабування до великих моделей.

Ефективні варіанти

Sparse attention (Linformer, Longformer), efficient attention (Performer, Linear Attention) для зменшення складності O(n²) до O(n). Критично для довгих послідовностей.

Quantization та Pruning

Зменшення розміру моделей: квантування (INT8), pruning (видалення ваг), дистиляція (teacher-student). Потрібні для деплою на ресурс-обмежених пристроях.

Pre-training та Fine-tuning

Pre-training на великих датасетах, fine-tuning на специфічних задачах. Transfer learning дозволяє використовувати знання з великих моделей на малих датасетах.

💡 Застосування

Natural Language Processing

Машинний переклад, генерація тексту, суммізація, питання-відповіді, sentiment analysis, named entity recognition. Transformer стали стандартом для NLP.

Комп'ютерний зір

ViT для класифікації зображень, DETR для object detection, image generation (DALL-E, Stable Diffusion). Конкуренція з CNN, іноді перевершують.

Код

CodeBERT, GitHub Copilot (Codex). Генерація коду, автодоповнення, рефакторинг, документація. Transformer для програмних мов.

Наука

AlphaFold для передбачення структури білків, наукові статті, експериментальне планування. Застосування в різних наукових галузях.

Спробуйте наживо

Усе, що вище, працює прямо у вашому браузері — відкрийте Hash Function Avalanche Visualizer і змінюйте параметри під час роботи. Нічого не встановлюється, нічого не завантажується на сервер, уся модель живе в одній вкладці.