ટ્રાન્સફોર્મર્સ કેવી રીતે કામ કરે છે
ટ્રાન્સફોર્મર્સે AI ને બદલી નાખ્યું છે. તેઓએ એક સમયે એક શબ્દ વાંચવાની પદ્ધતિ છોડી દીધી છે.
RNNs જેવા જૂના મોડલ્સ સ્ટેપ-બાય-સ્ટેપ આગળ વધતા હતા. ટ્રાન્સફોર્મર્સ એક જ સમયે સિક્વન્સના તમામ શબ્દોની તુલના કરે છે. આ ડિઝાઈનને કારણે જ આધુનિક LLMs શક્ય બન્યા છે.
ટ્રાન્સફોર્મર એ એટેન્શન (attention) પર આધારિત ન્યુરલ નેટવર્ક છે. તે ટોકન્સની એક સિક્વન્સ જુએ છે અને તેઓ એકબીજા સાથે કેવી રીતે સંબંધિત છે તે શીખે છે. આ ખૂબ જ મહત્વપૂર્ણ છે કારણ કે ભાષા સંદર્ભ (context) પર આધારિત હોય છે. કોઈ શબ્દનો અર્થ અન્ય શબ્દો સાથેના તેના સંબંધ દ્વારા જ સમજાય છે.
મુખ્ય પ્રક્રિયા:
- ટોકન્સ એમ્બેડિંગ્સમાં રૂપાંતરિત થાય છે
- પોઝિશનલ માહિતી ક્રમ ઉમેરે છે
- સેલ્ફ-એટેન્શન સંબંધોની ગણતરી કરે છે
- ફીડ-ફોરવર્ડ નેટવર્ક્સ ડેટા પ્રોસેસ કરે છે
- આઉટપુટ સંદર્ભિત પ્રતિનિધિત્વ (contextual representations) ઉત્પન્ન કરે છે
સેલ્ફ-એટેન્શન (Self-Attention) એક ટોકનને પૂછવાની મંજૂરી આપે છે: મારા અર્થ માટે અન્ય કયા ટોકન્સ મહત્વના છે?
"The animal did not cross the street because it was tired" વાક્યમાં, "it" શબ્દ પ્રાણી (animal) માટે વપરાયો છે. સેલ્ફ-એટેન્શન મોડલને "it" ને "street" ને બદલે "animal" સાથે જોડવામાં મદદ કરે છે.
એટેન્શન કેવી રીતે કામ કરે છે: દરેક ટોકન ત્રણ વેક્ટર્સ બનાવે છે:
- Query: આ ટોકન શું શોધે છે
- Key: દરેક ટોકન શું પ્રદાન કરે છે
- Value: મેળવવાની માહિતી
મલ્ટી-હેડ એટેન્શન (Multi-Head Attention) આ પ્રક્રિયાઓમાંથી ઘણી પ્રક્રિયાઓ એકસાથે ચલાવે છે. એક હેડ વ્યાકરણ (grammar) પર ધ્યાન આપી શકે છે. બીજું અર્થ પર ધ્યાન આપી શકે છે. આ મોડલને વધુ સ્માર્ટ બનાવે છે.
આર્કિટેક્ચરની ઉત્ક્રાંતિ: મૂળ ટ્રાન્સફોર્મરમાં એન્કોડર-ડીકોડર (Encoder-Decoder) સ્ટ્રક્ચરનો ઉપયોગ થતો હતો. GPT જેવા આધુનિક LLMs મોટે ભાગે માત્ર ડીકોડર-ઓન્લી (decoder-only) હોય છે. તેઓ આગામી ટોકનની આગાહી કરે છે, તેને સિક્વન્સમાં ઉમેરે છે અને આ પ્રક્રિયાનું પુનરાવર્તન કરે છે.
આધુનિક LLMs ઝડપી અને કાર્યક્ષમ રહેવા માટે અનેક અપગ્રેડ્સનો ઉપયોગ કરે છે:
- RoPE: મોડલ શબ્દોના ક્રમને કેવી રીતે સમજે છે તેમાં સુધારો કરે છે
- RMSNorm: નોર્મલાઇઝેશનને સરળ બનાવે છે
- GQA: જનરેશન દરમિયાન મેમરી ખર્ચ ઘટાડે છે
- SwiGLU: ન્યુરલ લેયર્સને મજબૂત બનાવે છે
- MoE: મોટા પાયે સ્કેલ કરવા માટે સ્પાર્સ એક્સપર્ટ્સનો ઉપયોગ કરે છે
ટ્રાન્સફોર્મર્સ એક સિક્વન્સને સંબંધોના સેટમાં ફેરવીને કામ કરે છે. તેઓ સ્ટેક્ડ બ્લોક્સ દ્વારા આ સંબંધોને વધુ સચોટ બનાવે છે.
જો તમે આ શીખવા માંગતા હોવ, તો આ ક્રમ અનુસરો:
- એટેન્શન મિકેનિઝમ (Attention Mechanism)
- સેલ્ફ-એટેન્શન અને QKV
- મલ્ટી-હેડ એટેન્શન
- પોઝિશનલ એન્કોડિંગ
- ડીકોડર આર્કિટેક્ચર
- KV કેશ અને એફિશિયન્ટ એટેન્શન
સ્ત્રોત: https://dev.to/zeromathai/how-transformers-work-from-self-attention-to-modern-llm-architecture-4j1o
વૈકલ્પિક લર્નિંગ કોમ્યુનિટી: https://t.me/GyaanSetuAi