# Что такое Transformer? Как работают Transformer-модели

> Узнайте, что такое Transformer, как self-attention помогает модели находить связи между токенами и почему эта архитектура стала основой современных LLM.

- URL: https://neuronai.uz/ru/blog/transformer-nima/
- Published: 2026-10-19
- Author: Команда NeuronAI

**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:

1. Текст разбивается на [токены](https://neuronai.uz/ru/blog/token-and-tokenization/).
2. Каждый токен превращается в вектор — эмбеддинг, к которому добавляется информация о позиции.
3. Слои Transformer повторяют два шага: сначала attention, затем feed-forward-обработку.
4. В результате у каждого токена появляется представление, которое учитывает контекст.
5. 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”](https://arxiv.org/abs/1706.03762).

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:

1. Взять текущий токен.
2. Сравнить его с остальными токенами.
3. Назначить каждому оценку важности.
4. 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](https://neuronai.uz/ru/blog/training-inference-farqi/).

## 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:

1. Промпт разбивается на токены.
2. Токены проходят через блоки Transformer.
3. Модель выдает вероятности для следующего токена.
4. Выбирается один токен.
5. 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](https://neuronai.uz/ru/blog/llm-nima/) и [токенизацию](https://neuronai.uz/ru/blog/token-and-tokenization/).

## 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**](https://neuronai.uz/ru/blog/mustaqillm/) — это decoder-only Transformer из 36 блоков. В карточке модели на [Hugging Face](https://huggingface.co/NeuronUz/MustaqiLLM) 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.**