Трансформерні моделі

🔬 Attention механізм

Self-Attention

Кожна позиція обчислює attention scores з усіма іншими позиціями послідовності. Query, Key, Value вектори для обчислення ваг. Дозволяє моделі розуміти довгі залежності, контекст. Паралельна обробка замість послідовної.

Multi-Head Attention

Кілька attention "голів" одночасно, кожна з різними представленнями. Дозволяє моделі фокусуватися на різних аспектах (синтаксис, семантика, позиції). Об'єднуються для фінального представлення. Покращує здатність моделі.

Scaled Dot-Product Attention

Attention(Q,K,V) = softmax(QK^T/√d_k)V. Scaled для стабільності градієнтів. Ефективне обчислення через матричні операції. Основа трансформерів.

🎯 Архітектура

Encoder

Стекові шари: self-attention + feed-forward + residual connections + layer normalization. Обробляє вхідну послідовність. Може бути багато шарів (12 у BERT-base, 24 у BERT-large).

Decoder

Self-attention (masked для autoregressive) + encoder-decoder attention + feed-forward. Генерує вихідну послідовність. Маскирування запобігає підгляданню майбутніх токенів.

Positional Encoding

Додає інформацію про позицію, оскільки attention не має вбудованого порядку. Синусоїдальне кодування або learnable embeddings. Критично для розуміння порядку.

Feed-Forward Networks

Двошарові перцептрони після attention для обробки інформації. Збільшує ємність моделі. Зазвичай має розширення (4x розміру моделі).

💻 Популярні моделі

BERT

Bidirectional Encoder Representations from Transformers. Masked language modeling + next sentence prediction. Контекстуальні embeddings для NLP. Fine-tuning для багатьох задач. Революція у NLP (2018).

GPT (Generative Pre-trained Transformer)

Autoregressive генеративна модель (decoder-only). Pre-training на великих текстах, fine-tuning для задач. GPT-3, GPT-4: великі мовні моделі з few-shot learning. In-context learning.

T5

Text-to-Text Transfer Transformer. Уніфікований підхід: всі задачі як text-to-text. Можна для translation, summarization, Q&A через prompt. Простіша архітектура, гнучкість.

Vision Transformer (ViT)

Застосування трансформерів до зображень. Розбиття зображення на patches → embeddings → transformer encoder. Конкурує з CNN на великих даних. Показує масштабованість трансформерів.

🏭 Застосування

NLP

Machine translation, summarization, question answering, sentiment analysis, named entity recognition. Домінують у всіх NLP задачах. Великі мовні моделі (GPT-4) для багатьох задач.

Комп'ютерний зір

Vision Transformer, DETR (detection transformer), image classification, object detection. Поширюються на візію. Можливо майбутнє за мультимодальними трансформерами.

Аудіо

Whisper (speech recognition), audio generation, music. Трансформери для послідовностей аудіо. Показують універсальність архітектури.

Мультимодальні

CLIP (текст+зображення), DALL-E, мультимодальні моделі. Обробка кількох типів даних разом. Майбутнє AI.

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.