Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

Объясните, как работает Transformer?

Архитектура Transformer используется преимущественно в языковых моделях. Их обучают на большом количестве текстов. Наиболее известная задача, в которой используются такие модели, это, конечно, генерация новых текстов. Нейросеть должна предсказать следующее слово в последовательности, отталкиваясь от предыдущих. Transformer же изначально был разработан для перевода. 

Его архитектура состоит из двух основных блоков:

▪️Энкодер (Encoder) (слева).
Этот блок получает входные данные (инпут) и создаёт их представления в векторном пространстве.
▪️Декодер (Decoder) (справа). 
Этот блок использует представления, полученные от энкодера, а также другие входные данные, чтобы сгенерировать последовательность. 

Основная фишка архитектуры Transformer заключается в наличии специального слоя — attention. Этот слой как бы указывает модели обращать особое внимание на определённые слова в последовательности. Это позволяет более эффективно обрабатывать контекст и улавливать сложные зависимости в тексте.

Во время обучения Transformer энкодер получает инпут (предложение) на определённом языке. Декодеру дают то же предложение, но на другом, целевом, языке. В энкодере слой attention может использовать все слова в предложении для создания контекстуализированного представления каждого слова, а декодер использует информацию об уже сгенерированных словах для предсказания следующего слова в последовательности. 

В целом, ключевой особенностью механизма attention является его способность динамически фокусироваться на различных частях входной последовательности при обработке каждого слова, что позволяет модели лучше понимать контекст и нюансы языка. 

#глубокое_обучение
#NLP

www.tg-me.com/jp/Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований/com.ds_interview_lib/287

1.3K viewsMar 21, 2024 at 14:47

Объясните, как работает Transformer?

Архитектура Transformer используется преимущественно в языковых моделях. Их обучают на большом количестве текстов. Наиболее известная задача, в которой используются такие модели, это, конечно, генерация новых текстов. Нейросеть должна предсказать следующее слово в последовательности, отталкиваясь от предыдущих. Transformer же изначально был разработан для перевода. 

Его архитектура состоит из двух основных блоков:

▪️Энкодер (Encoder) (слева).
Этот блок получает входные данные (инпут) и создаёт их представления в векторном пространстве.
▪️Декодер (Decoder) (справа). 
Этот блок использует представления, полученные от энкодера, а также другие входные данные, чтобы сгенерировать последовательность. 

Основная фишка архитектуры Transformer заключается в наличии специального слоя — attention. Этот слой как бы указывает модели обращать особое внимание на определённые слова в последовательности. Это позволяет более эффективно обрабатывать контекст и улавливать сложные зависимости в тексте.

Во время обучения Transformer энкодер получает инпут (предложение) на определённом языке. Декодеру дают то же предложение, но на другом, целевом, языке. В энкодере слой attention может использовать все слова в предложении для создания контекстуализированного представления каждого слова, а декодер использует информацию об уже сгенерированных словах для предсказания следующего слова в последовательности. 

В целом, ключевой особенностью механизма attention является его способность динамически фокусироваться на различных частях входной последовательности при обработке каждого слова, что позволяет модели лучше понимать контекст и нюансы языка. 

#глубокое_обучение
#NLP

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований