Как работают трансформеры
Трансформеры изменили ИИ. Они перестали читать текст слово за словом.
Старые модели, такие как RNN, работали пошагово. Трансформеры сравнивают все слова в последовательности одновременно. Именно такая архитектура сделала возможным появление современных LLM.
Трансформер — это нейронная сеть, построенная на механизме внимания (attention). Она анализирует последовательность токенов и изучает связи между ними. Это жизненно важно, так как язык зависит от контекста. Слово обретает смысл только через свою связь с другими словами.
Основной процесс:
- Токены преобразуются в эмбеддинги (embeddings)
- Позиционная информация добавляет порядок
- Self-attention вычисляет связи
- Сети прямого распространения (feed-forward networks) обрабатывают данные
- Выход формирует контекстуальные представления
Self-Attention позволяет токену «спросить»: какие другие токены важны для моего смысла?
В предложении «The animal did not cross the street because it was tired» слово «it» относится к животному (animal). Self-attention позволяет модели связать «it» с «animal», а не с «street».
Как работает внимание: Каждый токен создает три вектора:
- Query: то, что ищет данный токен
- Key: то, что предлагает каждый токен
- Value: информация, которую нужно извлечь
Multi-Head Attention запускает несколько таких процессов одновременно. Одна «головка» (head) может отслеживать грамматику. Другая — смысл. Это делает модель умнее.
Эволюция архитектуры: Оригинальный трансформер использовал структуру Encoder-Decoder. Современные LLM, такие как GPT, в основном являются decoder-only. Они предсказывают следующий токен, добавляют его к последовательности и повторяют процесс.
Современные LLM используют несколько улучшений, чтобы оставаться быстрыми и эффективными:
- RoPE: улучшает понимание моделью порядка слов
- RMSNorm: упрощает нормализацию
- GQA: снижает затраты памяти при генерации
- SwiGLU: усиливает нейронные слои
- MoE: использует разреженных экспертов (sparse experts) для масштабирования
Трансформеры работают, превращая последовательность в набор взаимосвязей. Они уточняют эти связи через стеки из блоков.
Если вы хотите изучить это, следуйте такому порядку:
- Attention Mechanism (Механизм внимания)
- Self-Attention и QKV
- Multi-Head Attention
- Positional Encoding (Позиционное кодирование)
- Decoder Architecture (Архитектура декодера)
- KV Cache и Efficient Attention (Эффективное внимание)
Source: https://dev.to/zeromathai/how-transformers-work-from-self-attention-to-modern-llm-architecture-4j1o
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi