Что такое Transformer? Как работают Transformer-модели
Transformer («трансформер») — это архитектура нейронной сети, созданная для того, чтобы находить связи между частями данных, особенно в последовательностях вроде текста.
Модели Transformer лежат в основе большинства современных больших языковых моделей. Их также применяют в распознавании речи, компьютерном зрении, переводе, генерации кода и многих других AI-системах.
Центральная идея — attention, механизм внимания. Вместо того чтобы читать предложение строго слово за словом, Transformer может одновременно смотреть на связи между многими токенами и решать, какие части контекста важнее всего.
Упрощенно данные проходят через Transformer так:
- Текст разбивается на токены.
- Каждый токен превращается в вектор — эмбеддинг, к которому добавляется информация о позиции.
- Слои Transformer повторяют два шага: сначала attention, затем feed-forward-обработку.
- В результате у каждого токена появляется представление, которое учитывает контекст.
- На его основе модель делает прогноз или формирует результат.
Именно эта конструкция изменила современный AI.
Откуда появилась архитектура Transformer?
Архитектура Transformer была представлена в 2017 году в статье “Attention Is All You Need”.
В то время многие языковые системы опирались на рекуррентные нейронные сети — RNN. RNN обрабатывает последовательность шаг за шагом: сначала первый токен, затем второй, потом третий и так далее.
Такой подход может хорошо работать, но последовательная обработка затрудняет параллельную работу со многими позициями и может усложнять обучение связей между далеко расположенными частями текста.
Transformer пошел другим путем. Вместо рекуррентности он в основном использовал механизмы attention для моделирования связей внутри последовательности.
Это позволило значительно распараллелить обучение и дало модели удобный способ связывать информацию, которая в тексте может находиться далеко друг от друга.
Что такое attention?
Attention — это механизм, который помогает модели определить, какие части входных данных наиболее важны друг для друга.
Рассмотрим английское предложение, в котором местоимение может относиться к разным словам:
“The animal did not cross the street because it was tired.” (Животное не перешло улицу, потому что оно устало.)
Чтобы понять, к чему относится “it” — к животному или к улице, — модели нужен контекст из начала предложения. Хорошая модель должна придать связи между “it” и “animal” больше веса, чем несвязанным словам.
Attention позволяет вычислять такие связи. Упрощенно он работает в четыре шага:
- Взять текущий токен.
- Сравнить его с остальными токенами.
- Назначить каждому оценку важности.
- Объединить самый полезный контекст.
В результате представление каждого токена включает информацию из других важных для него токенов.
Что такое self-attention?
Если attention сравнивает элементы внутри одной и той же последовательности, это называется self-attention.
Допустим, на входе такое предложение (английское слово bank означает и «банк», и «берег»):
“The bank raised interest rates.” (Банк повысил процентные ставки.)
При обработке слова “bank” модель смотрит на остальные токены и понимает, что речь идет о финансовой организации. Теперь сравните:
“The boat reached the river bank.” (Лодка добралась до берега реки.)
Здесь окружающие токены указывают на другое значение: «берег реки».
Self-attention позволяет представлению токена меняться в зависимости от всей последовательности. Это одна из причин, по которым Transformer-модели так хорошо работают с языком: слова интерпретируются не по отдельности, а в контексте.
Что такое query, key и value?
Attention в Transformer часто объясняют с помощью трех понятий. Математика может быть подробной, но интуиция понятна:
- Query (Q): какую информацию я ищу?
- Key (K): какую информацию предлагает этот токен?
- Value (V): какую информацию нужно передать дальше?
Для каждого токена модель создает представления query, key и value.
Query сравниваются с key, чтобы оценить, сколько внимания один токен должен уделить другому. Затем по этим оценкам объединяются value.
Как создавать полезные представления Q, K и V, модель учится в процессе обучения.
Зачем нужны несколько attention head?
Transformer обычно выполняет attention не один раз, а использует multi-head attention: несколько вычислений attention идут параллельно, и у каждого свои обучаемые параметры.
Разные head могут находить разные типы связей. Например, один head может быть полезен для близких грамматических связей, а другой — для дальних зависимостей, имен и ссылок на них, структуры предложения или смысловых отношений.
Не гарантируется, что каждый head получит одну четкую роль, понятную человеку. Но несколько head дают модели несколько способов проанализировать одну и ту же последовательность.
Как Transformer понимает порядок слов?
Сам по себе self-attention не знает, какой токен стоял раньше, а какой позже. Если те же токены переставить, модель должна уметь заметить разницу.
Поэтому к значению каждого токена добавляется позиционная информация, и только после этого его обрабатывают слои Transformer.
Оригинальный Transformer использовал positional encoding. В современных моделях применяют разные подходы. Один из самых распространенных — RoPE (rotary positional embeddings); он помогает attention учитывать относительные позиции токенов.
Благодаря позиционной информации Transformer отличает “Dog bites man” (собака кусает человека) от “Man bites dog” (человек кусает собаку), хотя в обеих фразах одни и те же три слова. В английском языке смысл здесь задает именно порядок слов.
Что находится внутри слоя Transformer?
Transformer состоит из повторяющихся блоков. Упрощенный блок включает две основные части: шаг attention и следующую за ним feed-forward сеть.
В реальных блоках Transformer есть также нормализация и residual connections (остаточные связи): они помогают информации и градиентам устойчиво проходить через глубокую сеть.
Attention смешивает информацию между токенами. Feed-forward часть выполняет дополнительные обучаемые преобразования для каждой позиции.
Если поставить много таких блоков друг за другом, модель постепенно строит все более полезные представления входных данных.
Encoder, decoder и decoder-only Transformer
Оригинальный Transformer создавался для машинного перевода и состоял из двух основных частей. Encoder читал входное предложение и строил его контекстное представление. Decoder на основе этого представления формировал переведенное предложение.
Encoder
Encoder читает входную последовательность и строит представления, насыщенные контекстом.
Модели на основе encoder полезны, когда нужно в основном понять входные данные или классифицировать их.
Decoder
Decoder генерирует выходную последовательность.
При генерации текста он обычно использует causal mask: она не позволяет модели смотреть на будущие токены, которые еще не сгенерированы.
Decoder-only
Многие современные LLM построены на decoder-only Transformer. Вместо отдельных encoder и decoder они используют стек causal-блоков Transformer и раз за разом предсказывают следующий токен.
Упрощенный процесс работы LLM выглядит так:
- Промпт разбивается на токены.
- Токены проходят через блоки Transformer.
- Модель выдает вероятности для следующего токена.
- Выбирается один токен.
- Выбранный токен добавляется к тексту, и процесс повторяется с шага 2.
Так архитектура Transformer напрямую связана с предсказанием следующего токена, о котором мы писали в статьях про LLM и токенизацию.
Почему Transformer-модели стали так важны?
Есть несколько причин.
1. Они умеют моделировать дальние связи
Attention позволяет информации из далеких частей последовательности взаимодействовать напрямую. Токен в конце абзаца может обратить внимание на что-то значительно более раннее, если это важно.
2. Обучение хорошо распараллеливается
В отличие от традиционной рекуррентной обработки, при обучении Transformer многие позиции токенов можно обрабатывать одновременно. Это хорошо подходит для современных GPU и AI-ускорителей.
Генерация текста устроена иначе: decoder-only модель по-прежнему создает по одному токену за раз, как в процессе выше.
3. Они хорошо масштабируются
Исследователи обнаружили, что Transformer-модели заметно выигрывают от увеличения объема данных, числа параметров и вычислений. Это сделало архитектуру подходящей для быстрого роста больших языковых моделей.
4. Архитектура гибкая
Transformer больше не ограничен переводом и даже текстом. Основную идею attention можно адаптировать к разным типам данных.
Все ли Transformer-модели — это LLM?
Нет. LLM — лишь одно из применений технологии Transformer.
Transformer также используют в:
- компьютерном зрении: классификация изображений и Vision Transformer;
- речи: распознавание речи и моделирование аудио;
- переводе: преобразование текста с одного языка на другой;
- коде: автодополнение и генерация кода;
- мультимодальном AI: объединение текста, изображений, аудио или видео;
- анализе временных рядов: моделирование связей между упорядоченными измерениями.
Поэтому эти два термина нельзя считать синонимами:
- Transformer — это архитектура.
- LLM — это тип языковой модели, который часто строится на этой архитектуре.
Как это выглядит в реальной модели NeuronAI?
Идеи Transformer напрямую связаны и с собственными LLM-разработками NeuronAI.
MustaqiLLM — это decoder-only Transformer из 36 блоков. В карточке модели на Hugging Face указаны Grouped-Query Attention (GQA), где 28 query head используют 4 общих key/value head, и RoPE для позиционной информации.
GQA — современный вариант attention. Благодаря меньшему числу key/value head по сравнению со стандартным multi-head attention он уменьшает объем памяти, который модель использует при генерации текста.
Это не альтернативы Transformer, а современные архитектурные решения внутри языковых моделей в стиле Transformer: они повышают эффективность и помогают работать с информацией о порядке токенов. Они показывают, что исходная архитектура 2017 года развивалась, а не застыла в первоначальном виде.
Есть ли у Transformer недостатки?
Да. У сильных сторон есть своя цена.
Стандартный self-attention сравнивает каждый токен с каждым другим, поэтому объем вычислений растет примерно как квадрат длины последовательности. Чем длиннее последовательность, тем больше вычислений и памяти может потребоваться.
Крупные Transformer-модели также могут требовать:
- огромные обучающие наборы данных;
- дорогое ускорительное оборудование;
- значительный объем памяти при инференсе;
- тщательную оптимизацию;
- большие энергетические и инфраструктурные ресурсы.
Transformer-модели могут выдавать неправильные или вводящие в заблуждение ответы. Архитектура мощная, но она не гарантирует фактическую точность и человеческое понимание.
Поэтому исследователи продолжают развивать более эффективные методы attention, техники работы с памятью, разреженность (sparsity), улучшенные позиционные методы и альтернативные архитектуры.
Понимают ли Transformer-модели язык как люди?
Не в человеческом смысле. Transformer изучает статистические и структурные связи в обучающих данных.
Self-attention позволяет строить очень богатые представления контекста, но это не стоит автоматически считать человеческим пониманием или рассуждением. Transformer может дать гладкий и убедительный ответ и все равно ошибиться.
Об этом важно помнить, когда такие модели участвуют в важных решениях, например в образовании или медицине.
Самый простой способ запомнить
Если запомнить только одну мысль, пусть это будет она:
Transformer — это архитектура нейронной сети, которая с помощью attention определяет, как разные части последовательности связаны друг с другом.
Или проще: токены поступают на вход, модель смотрит, как они связаны между собой, строит контекст, а затем делает прогноз или генерирует результат.
Архитектура появилась как новый подход к машинному переводу. Сегодня Transformer-модели лежат в основе значительной части современного AI: от LLM и чат-ботов до речи, кода, изображений и мультимодальных систем.
Название может звучать сложно, но главная идея удивительно проста: не рассматривать каждый токен отдельно, а дать модели научиться, на что обращать внимание.