Трансформатор

Как работают трансформеры

Основная инновация трансформеров - механизм самовнушения. В отличие от рекуррентных нейронных сетей (РНС), которые обрабатывают входные данные последовательно и могут испытывать трудности с длинными последовательностями из-за таких проблем, как исчезающие градиенты, трансформеры могут рассматривать все части входной последовательности одновременно. Такая возможность параллельной обработки значительно ускоряет обучение на современном оборудовании, например на GPU. В отличие от типичных конволюционных нейронных сетей (CNN), которые фокусируются на локальных признаках с помощью ядер фиксированного размера, внимание позволяет трансформерам улавливать дальние зависимости и контекстуальные отношения во всей входной информации, будь то текст или фрагменты изображения.

Актуальность и влияние

Трансформаторы стали основой для многих современных моделей ИИ благодаря своей эффективности в захвате контекста и обработке длинных последовательностей. Их распараллеливаемость позволила обучать массивные модели с миллиардами параметров, такие как GPT-3 и GPT-4, что привело к прорыву в генеративном ИИ. Такая масштабируемость и производительность сделали трансформеры центральным элементом прогресса в решении различных задач ИИ, стимулируя инновации в научных исследованиях и промышленности. Многие популярные модели трансформеров легко доступны на таких платформах, как Hugging Face и реализованы с помощью таких фреймворков, как PyTorch и TensorFlow.

Приложения в искусственном интеллекте и ML

Трансформаторы очень универсальны и питают множество приложений искусственного интеллекта:

• Обработка естественного языка (NLP): Именно в этой области трансформеры впервые получили широкое распространение. Они являются основой современных больших языковых моделей (LLM), используемых для таких задач, как машинный перевод, резюмирование текста, анализ настроения и питание продвинутых чат-ботов. Модели от таких организаций, как OpenAI, демонстрируют эти возможности.
• Компьютерное зрение (КВ): Трансформеры все чаще применяются к визуальным данным. Трансформаторы зрения (ViTs) адаптируют архитектуру для таких задач, как классификация изображений и обнаружение объектов. Также распространены гибридные модели, сочетающие функции CNN с блоками трансформеров. Например, Ultralytics' RT-DETR использует компоненты Transformer для высокоточного обнаружения объектов в реальном времени, демонстрируя их потенциал за пределами NLP. Ты можешь изучить, как RT-DETR сравнивается с другими моделями, такими как Ultralytics YOLOv8 , в технических сравнениях.

Трансформеры в сравнении с другими архитектурами

По сравнению с RNN, трансформеры лучше справляются с дальними зависимостями и лучше распараллеливаются, что делает их более подходящими для больших наборов данных и моделей. По сравнению с традиционными CNN, которые отлично справляются с захватом локальных пространственных иерархий с помощью сверток, трансформеры (особенно ViT) могут более эффективно моделировать глобальные взаимосвязи внутри данных за счет самонаблюдения. Однако гибридные архитектуры часто сочетают в себе сильные стороны обеих, используя CNN для первоначального извлечения признаков и трансформеры для контекстного понимания, как это видно в таких моделях, как RT-DETR. Выбор между этими архитектурами часто зависит от конкретной задачи, характеристик данных и доступных вычислительных ресурсов, при этом часто используются такие техники, как трансферное обучение на основе предварительно обученных моделей, доступных на таких платформах, как Ultralytics HUB.