مقدمه
در سال 2017، تیمی از محققان در گوگل برین مقالهای پیشگامانه با عنوان "توجه تنها چیزی است که نیاز دارید" منتشر کردند. این مقاله معماری ترنسفورمر (Transformer) را معرفی کرد، رویکردی نوین برای پردازش توالیهای داده که از آن زمان تاکنون انقلابی در حوزه پردازش زبان طبیعی (NLP) و یادگیری ماشین ایجاد کرده است.
پیش از ترنسفورمر، بیشتر مدلهای پردازش توالی به شبکههای عصبی بازگشتی (RNN) و شبکههای عصبی کانولوشنال (CNN) متکی بودند. این مدلها، در حالی که مؤثر بودند، محدودیتهایی داشتند. به عنوان مثال، شبکههای عصبی بازگشتی (RNN) توالیها را یک عنصر در یک زمان پردازش میکردند، که این امر باعث میشد آنها کند باشند و موازیسازی آنها دشوار شود. از طرف دیگر، شبکههای عصبی کانولوشنال (CNN) برای ثبت وابستگیهای دوربرد در توالیها مشکل داشتند. ترنسفورمر با معرفی معماریای که به طور کامل مبتنی بر مکانیزمهای توجه است و نیاز به بازگشت و کانولوشن را از بین میبرد، همه چیز را تغییر داد.
نوآوریهای کلیدی ترنسفورمر عبارتند از:
1. مکانیزم توجه به خود: این مکانیزم به مدل اجازه میدهد تا هنگام پردازش یک کلمه خاص، اهمیت کلمات مختلف در یک توالی را بسنجد و روابط متنی را ثبت کند.
2. توجه چندگانه: این مکانیزم مدل را قادر میسازد تا به طور همزمان بر روی قسمتهای مختلف توالی ورودی تمرکز کند و قدرت نمایش آن را گسترش دهد.
3. رمزگذاری موقعیتی: این مکانیزم اطلاعاتی در مورد ترتیب کلمات بدون استفاده از بازگشت ارائه میدهد.
4. کاملاً موازیشدنی: ترنسفورمر میتواند کل توالیها را به صورت موازی پردازش کند، که این امر سرعت آموزش را به طور چشمگیری افزایش میدهد.
این نوآوریها تأثیر عمیقی بر حوزه پردازش زبان طبیعی (NLP) داشته است. توانایی پردازش توالیها به صورت موازی، زمان آموزش را به طور قابل توجهی کاهش داده و امکان مقیاسبندی به مدلهای بسیار بزرگتر را فراهم کرده است. مکانیزم توجه به خود، مدل را قادر میسازد تا وابستگیهای محلی و دوربرد را به طور موثر ثبت کند، و این امر آن را برای وظایفی مانند ترجمه ماشینی، خلاصهسازی متن، پاسخ به سوالات و تولید متن بسیار مؤثر میسازد.
ترنسفورمر به پایه و اساس مدلهای پیشرفتۀ متعددی از جمله BERT، GPT و T5 تبدیل شده است. این مدلها در طیف گستردهای از وظایف پردازش زبان طبیعی (NLP) به نتایج پیشرفتهای دست یافتهاند که نشاندهنده تطبیقپذیری و قدرت ترنسفورمر است. معماری ترنسفورمر نه تنها نحوه ساخت سیستمهای هوش مصنوعی را تغییر داده است، بلکه باور ما را نسبت به آنچه سیستمهای هوش مصنوعی قادر به دستیابی به آن هستند نیز تغییر داده است. با فعال کردن مدلهایی که میتوانند زبان انسانی را با روانی بیسابقهای پردازش و تولید کنند، ترنسفورمر ما را به هدف دیرینه هوش مصنوعی عمومی نزدیکتر کرده است.
در بخشهای بعدی، معماری ترنسفورمر را به تفصیل بررسی خواهیم کرد، هر یک از اجزای آن را بررسی میکنیم، ریاضیات پشت آن را مرور میکنیم و اهمیت آن را در هوش مصنوعی مدرن درک میکنیم. چه یک متخصص یادگیری ماشین باشید و چه صرفاً کنجکاو باشید که فناوریهایی مانند ChatGPT در زیرساخت خود چگونه کار میکنند، این راهنما درک کاملی از این معماری متحولکننده در اختیار شما قرار میدهد.
پیشزمینه: تکامل مدلهای دنبالهای
قبل از پرداختن به معماری ترنسفورمر، مهم است که زمینهای را که در آن ظهور کرده و مشکلاتی که برای حل آنها طراحی شده است را درک کنیم. تکامل مدلهای دنبالهای سفری بوده است که با پیشرفتها و چالشهای قابل توجهی همراه بوده است.
چالش توالی به توالی
بسیاری از وظایف پردازش زبان طبیعی (NLP) شامل تبدیل یک توالی به توالی دیگر است. به عنوان مثال:
1. ترجمه ماشینی: تبدیل یک
جمله از یک زبان به زبان دیگر.
2. خلاصهسازی متن: خلاصه کردن یک سند طولانی در یک خلاصه کوتاه.
3. پاسخ به سوالات: تولید یک پاسخ بر اساس
یک سوال و زمینه.
4. تشخیص گفتار: تبدیل سیگنالهای صوتی به متن.
این وظایف به مدلهایی نیاز دارند که بتوانند روابط بین عناصر در توالیها را درک کنند و بر اساس آن درک، خروجیهای مناسب تولید کنند.