1. Механизм внимания: Одной из ключевых особенностей Transformer является механизм внимания. Внимание позволяет модели фокусироваться на разных частях входных данных в зависимости от их важности. Это улучшает способность модели обрабатывать длинные последовательности и улавливать долгосрочные зависимости в данных.
2. Свёрточные и полносвязные слои: Transformer включает в себя свёрточные слои, которые работают с каждой позицией в последовательности независимо. Это позволяет модели извлекать локальные признаки из текста. Также в архитектуре есть полносвязные слои, которые обрабатывают информацию с учётом взаимодействия всех позиций в последовательности.
3. Многоуровневая структура: Transformer состоит из нескольких идентичных слоев, называемых "трансформерами", каждый из которых обрабатывает входные данные независимо. Это многоуровневое устройство позволяет модели извлекать признаки разной абстракции и работать с последовательностью на разных уровнях.
4. Многоголовое внимание: Transformer также использует многоголовое внимание (multi-head attention), что позволяет модели фокусироваться на разных аспектах входных данных одновременно. Это способствует изучению различных типов зависимостей в данных.
5.Позиционное кодирование: Поскольку Transformer не имеет встроенной информации о позиции слова в последовательности (как у RNN), используется позиционное кодирование. Это позволяет модели учитывать позицию каждого элемента в последовательности.
Архитектура Transformer и её модификации (например, BERT и GPT) стали основой для многих современных задач в NLP, включая машинный перевод, обработку текста, анализ тональности, вопросно-ответные системы и многое другое. Эти модели показали выдающуюся производительность благодаря своей способности к обучению на больших объёмах данных и обобщению на различные задачи.
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) и GPT (Generative Pre-trained Transformer) это две мощные модели для работы с естественным языком (Natural Language Processing, NLP). Они используют архитектуры Transformer для различных задач NLP, но они имеют разные цели и способы использования. Давайте рассмотрим каждую из них с подробным описанием и примерами использования.
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
Описание: BERT это модель, разработанная Google AI, и она представляет собой архитектуру Transformer, обученную на огромном корпусе текста. Особенность BERT заключается в том, что она способна понимать контекст и семантику текста, учитывая оба направления (слева направо и справа налево) при обработке текста. Это делает BERT очень мощной для различных задач NLP.
Примеры использования:
1. Классификация текста: BERT может использоваться для задач классификации текста, таких как определение тональности (положительный/отрицательный отзыв), определение языка, категоризация текста и т. д.
Пример кода на Python с использованием библиотеки Transformers от Hugging Face:
```python
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification