В области обработки природных языков (НЛП) модель Transformer с ее выдающимися характеристиками и широкими перспективами применения стала одной из самых выдающихся технологий за последние годы. Модель Transformer была предложена google в 2017 году и впервые применена к заданиям нейромашинного перевода, которые затем быстро распространились на другие миссии NLP, такие как текстовое образование, лингвистическое понимание, система вопросов и ответов. В этой статье подробно описаны принципы, характеристики, преимущества и процесс реализации языковой модели трансформера. Во-первых, принцип модели Transformer 1.1 модели Transformer — это структура кодера-декодера, основанная на механизме самососредоточения. Он полностью отбросил зависимость от последовательности в традиционной циклической нейронной сети (RNN) и свертывающей нейронной сети (CNN), достигнув всеобъемлющего моделирования данных последовательности через механизм самофокусирования. Модель Transformer состоит из нескольких кодеров (Encoder) и декодеров (Decoder), каждый из которых состоит из нескольких трансформерных блоков. Основной функцией кодера 1.2 является преобразование последовательности входного кода в серию скрытых состояний, которые будут использоваться в качестве ввода кодера. Каждый кодер содержит два подслоя: слой концентрации (Self-Attention Layer) и передний слой нейронной сети (Feed Forward Neural Network Layer). Самофокусирующийся слой используется для вычисления взаимоотношений между каждым положением в последовательности и другим, позволяя модели улавливать зависимость внутри последовательности. Верхний слой нейронной сети используется для дальнейшей обработки выходов из самофокусирующегося слоя и введения нелинейного преобразования. Декодер 1.3 отвечает за генерирование целевой последовательности на основе вывода кодера. Как и кодер, дешифратор содержит самофокусирующийся и передний нейросетевой слой, но добавляет дополнительный слой внимания — кодер-декодер-Attention Layer (Encoder-Decoder Attention Layer). Этот слой используется для вычисления взаимоотношений между текущим положением дешифратора и всеми позициями кодера, таким образом, он помогает дешифратору сопоставить информацию о входных последовательностях при создании целевой последовательности. Механизм самофокусирования (Self-Attention Mechanism) 1.4 является центральным в модели Transformer. Он улавливает зависимость внутри последовательности, рассчитывая вес внимания между каждой позицией в последовательности и другими позициями. В частности, механизм самофокусирования сначала вычисляет три матрицы запроса (Query), клавиши (Key) и значения (Value), а затем вычисляет концентрацию внимания с помощью уменьшения точки концентрации (Scaled Dot-Product Attention), и присваивает их взвешивание и выработку. Во-вторых, по сравнению с RNN, модель Transformer обладает преимуществами 2,1 параллельной параллели, которая может быть вычислена на всех позициях одновременно и в полной мере использовать параллельную вычислительную мощность GPU, ускоряя процесс обучения и дедукции модели. 2.2 модели, которые зависят от традиционной RNN модели, имеют тенденцию к исчезновению градиента и градиентному взрыву, когда имеют дело с длинной последовательностью, и трудно уломать зависимость на расстоянии. В то время как модель трансформера может лучше обработать длинную последовательность с помощью механизма самососредоточения, который позволяет учитывать информацию обо всех позициях одновременно. Модель Transformer (трансформер) достигла многих важных результатов в области обработки природных языков в области обработки производительности 2.3. Он получил хорошие результаты в заданиях машинного перевода, текстового производства, языковой модели и т.п., а также обновил записи в нескольких базовых тестах. В-третьих, процесс реализации модели Transformer 3.1 предварительной обработки данных требует предварительной обработки входных данных перед тренировкой модели Transformer. Это обычно включает в себя такие шаги, как подраздел (Tokenization), создание словаря (Vocabulary), добавление кода местоположения (Positional Encoding). Подтекст — процесс преобразования текста в последовательность слов или подслов; Лексикон используется для отображения слов или подслов в единственном индексе; Код положения — это передача модели информации о положении слов в последовательности. Постройка модели 3.2 является основной частью реализации модели Transformer. Он обычно включает в себя следующие шаги: начальные параметры: параметры для установки модели, такие как число слоев кодера и декодера, размер скрытых слоев, количество голов внимания и т.д. Строитель: каждый слой кодировщика содержит в себе слой самофокусировки, слой нейронной сети, а также операции по сохранению и децентрализации (Layer Normalization) в соответствии с установленными параметрами. Процесс постройки дешифратора похож на процесс программирования, но увеличивает уровень внимания кодера-дешифратора. Встраивание слоя: преобразование слова после сегмента в вектор ввода и добавление его к позиционному коду, чтобы получить ввод модели. Учебный процесс 3.3 обучал модели Transformer, как правило, без надзора, для предварительной подготовки, а затем для надзорной настройки. Во время предварительной подготовки обучение обычно проводится с использованием таких методов, как автокодер (Autoencoder) или маска-лингвистическая модель (Masked Language Model), целью которой является изучение представления входных последовательностей. В процессе настройки используются контролируемые наборы данных для обучения, например, в заданиях машинного перевода, используя параллельные библиотеки для обучения, чтобы научиться отображать последовательность входных данных в зависимости от последовательности целей. Учебный процесс обычно включает в себя следующие шаги: распространение вперед: отправка входных данных в модель, вычисление вывода модели. Вычислительная потеря: вычислительная функция потери на основе выходов и реальных ярлыков, таких как потеря перекрестной энтропии. Обратное распространение: вычисление градиента функции потери для параметров модели посредством цепного закона. В модели Transformer вычисления градиента также являются сложными из-за механизмов самофокусирования и сложности нейронной сети, расположенной перед ним, и должны быть тщательно разработаны для обеспечения эффективности и точности вычислений. Обновление параметров: обновление параметров модели с использованием градиента падения (или его переменных, таких как оптимизатор адама) для минимизации функции потери. Во время обучения, как правило, используются такие технологии, как сокращение уровня обучения, градиентное преобразование, чтобы стабилизировать процесс обучения, с тем чтобы модели не взрывались слишком хорошо или градиентно. После завершения обучения модели 3.4 оценки и настройки были необходимы для проверки их производительности. Оценка обычно включает в себя вычисление различных показателей производительности на тестируемом наборе, таких как точность, коэффициент отзыва, оценка F1 и т.д. Кроме того, можно углубить понимание механизмов работы модели с помощью технологий визуализации (таких как оптимизация внимания), найти потенциальные проблемы и оптимизировать их. Оптимизация — процесс итерации, который может включать в себя изменение гиперпараметров модели (например, уровень обучения, размер скрытого слоя, количество концентрации внимания и т.п.), изменение структуры модели (например, увеличение или уменьшение слоев), использование различных алгоритмов оптимизации. Производительность модели может постепенно улучшаться с помощью постоянных попыток и корректировок. В-четвертых, применение модели Transformer получило широкое внимание и применение в НЛП в связи с ее мощной способностью представления и широких перспектив применения. Ниже приведены некоторые типичные сценарии применения: машинный перевод: модель Transformer была первоначально разработана для решения проблемы машинного перевода и имела превосходную производительность в ряде заданий по переведению. Текстовая генерация: используя модель Transformer, можно генерировать последовательные, гибкие тексты, такие как резюме статей, поэзия, диалоги и т.д. Лингвистическое понимание: модель Transformer также преобладала выдающимися заданиями в эмоциональном анализе, идентификации сущностей, системе вопросов и ответов. Многомодульная задача: трансмодульная задача может быть выполнена путем объединения модели трансформера с данными других модальных состояний, таких как воссоздание изображения, создание видео-субтитров и т.д. В-пятых, выводы и проспекта по модели Transformer были значительным прорывом в области НЛП, предоставляя сильную поддержку заданию обработки природных языков с ее уникальным механизмом самососредоточения и эффективной параллельной вычислительной мощностью. По мере развития и углубленного расширения применения технологий, модель Transformer будет играть важную роль в более широких областях и продвигать дальнейшее развитие технологий искусственного интеллекта. В будущем мы можем ожидать, что модели Transformer достигнут большего прогресса в следующих областях: оптимизация модели: дальнейшее повышение производительности и эффективности модели Transformer путем улучшения структур моделей, оптимизации тренировочных алгоритмов и т.д. Мультиморфная интеграция: укрепление возможностей трансформер-модели интегрироваться с другими моделями данных, достижение более всестороннего понимания и генерации полиморфных состояний. Усиливаемость толкованности: повышение толкованности модели Transformer делает процесс принятия решений более прозрачным и понятным, тем самым усиливая доверие пользователей к ней. Обработка языков с низким уровнем ресурсов: изучение того, как эффективно обучаться и применять модели трансформера в среде с низким уровнем ресурсов, с тем чтобы способствовать распространению технологий обработки природных языков. Одним словом, модель трансформера, являющаяся важным краеугольным камнем в области обработки природных языков, продолжит вести за собой развитие и расширение применения технологий. Мы ожидаем новых инноваций и прорывов в будущем, приносящих более умные и доступные услуги человеческому обществу.

500CPU05 1MRB150081R1/E