Архитектура трансформера стала революционной в области искусственного интеллекта и обработки естественного языка. С момента выпуска статьи «Attention Is All You Need» в 2017 году, принципы трансформера стали базовым элементом для множества современных моделей, включая GPT, BERT и многие другие. Чтобы действительно понять, как работает трансформер, необходимо разобраться не только в теоретических основах, но и проследить его поэтапную структуру. Рисунок или визуальная схема трансформерной нейросети помогает создать ментальную модель, которая значительно облегчает понимание сложных процессов внутри сети. Рассмотрим основные компоненты и этапы построения этой архитектуры с объяснениями и примерами.
Трансформер — это модель с архитектурой энкодер-декодер, но для начала сосредоточимся на его энкодерной части. Входные данные представляют собой последовательность слов, которые обычно кодируются в виде одномерных векторов. Для этого используется словарь (вокабуляр), где каждому слову присваивается уникальный индекс. Сам индекс можно представить в формате одномерного массива с нулями и единицей в позиции, соответствующей слову — так называемый one-hot вектор. Несмотря на простоту, такой подход порождает недостаток — векторы имеют слишком высокую размерность, равную размеру словаря, которая часто насчитывает десятки тысяч слов.
Поэтому на следующем этапе применяются эмбеддинги слов, которые значительно уменьшают размерность векторов и упрощают дальнейшую обработку. Эмбеддинг — это проекция каждого one-hot вектора в более низкоразмерное пространство, реализованная умножением на матрицу эмбеддингов. Таким образом, каждое слово получает компактное и информативное представление размером, например, 512 элементов. Главное преимущество эмбеддингов в том, что семантически близкие слова оказываются закрыты друг к другу в числовом пространстве, что облегчает нейросети обучение смысловым связям. Трансформер не обрабатывает слова по одному, как рекуррентные нейросети.
Все слова передаются модели одновременно, поэтому для сохранения информации о порядке слов добавляется позиционное кодирование. Этот дополнительный вектор позиционной информации суммируется с эмбеддингом каждого слова. Таким образом, трансформер учитывает порядок слов в предложении, сохраняя связь между содержанием и контекстом. Следующей важной частью является механизм внимания, или self-attention, который позволяет модели оценивать взаимосвязь каждого слова со всеми остальными словами входной последовательности. Для вычисления механизма внимания из эмбеддингов создаются три типа векторов — ключи (keys), запросы (queries) и значения (values).
Это достигается умножением исходных эмбеддингов на три обучаемые матрицы весов. Векторы запросов и ключей имеют меньшую размерность, например, 64, что облегчает последующие вычисления. Механизм внимания заключается в вычислении скалярных произведений между векторами запросов и ключей, позволяющих получить числовые показатели взаимного соответствия слов. Эти значения масштабируются делением на корень из размерности ключей, чтобы стабилизировать градиенты при обучении. Дальше результат проходит через функцию softmax, которая преобразует числа в вероятностное распределение, суммирующееся в единицу.
Итоговые веса показывают, насколько каждое слово влияет на формирование нового представления другого слова. Затем эти веса умножаются на соответствующие векторы значений, и полученные результаты суммируются. Таким образом, для каждого слова формируется новый вектор, обогащённый контекстом. Чтобы повысить качество поиска зависимостей и обобщение, трансформер использует механизм multi-head attention. Вместо одной операции внимания выполняется несколько параллельных, с различными весами, позволяющими модели учитывать различные аспекты связей между словами.
Итоги каждой головы объединяются и проходят дополнительное линейное преобразование. Кроме того, каждый блок внимания дополняется остаточными связями (residual connections) и нормализацией слоя, которые улучшают стабильность обучения и скорость сходимости. Далее полученный результат проходит через полносвязную двухслойную нейронную сеть с функцией активации ReLU между слоями, позволяющую моделировать более сложные зависимости и нелинейности. Эта часть также сопровождается остаточными связями и нормализацией. Для обработки предложений разных длин трансформер ограничивает максимально допустимую длину входной последовательности фиксированным параметром.
Чтобы учесть короче предложения, применяется дополнение последовательности нулями (padding). Важно, что такие дополнительные позиции не влияют на процесс внимания — для этого используются маски, которые обнуляют их вклад перед применением softmax. В итоге энкодер состоит из шести таких идентичных блоков, каждый из которых последовательно обрабатывает входные данные, постепенно преобразуя исходные векторы в более информативное представление. Понимание трансформера и возможность изобразить его архитектуру шаг за шагом — ключ к изучению современных методов обработки языка и обучения глубоких нейросетей. Визуализация становится мощным инструментом, позволяющим не только представить структуру модели, но и увидеть, как различные части взаимодействуют на практике.
При этом важно отметить, что процесс построения схемы и порядок вычислений не совпадают. Рисовать части трансформера удобно в логической последовательности — от входных слов и эмбеддингов к позиционному кодированию, затем ключам, запросам и вниманию. Такой подход позволяет сформировать чёткую и наглядную концепцию работы модели. Сейчас трансформеры применяются не только в лингвистике, но и в задачах компьютерного зрения, рекомендательных системах и даже в биоинформатике. Их способность обрабатывать большие объёмы данных одновременно, эффективно выявлять сложные зависимости и обучаться параллельно делает их незаменимыми в современном искусственном интеллекте.
Знание структуры и механизмов трансформера даёт возможность специалистам более глубоко анализировать архитектуру, оптимизировать её под задачи и создавать собственные модели на базе этих мощных алгоритмов. Освоение трансформера начинается с понимания его базовых элементов и их взаимодействия, что помогает справляться с вызовами обработки последовательных данных в самых разных сферах.
