Иллюстрированное руководство по нейронной сети Transformers: Пошаговое объяснение

• Трансформеры доминируют в области обработки естественного языка НЛП.  

• Они используются в машинном переводе, разговорных чат-ботах и улучшении поисковых систем.  

• Видео фокусируется на статье "Внимание - это все, что тебе нужно".  

• Для понимания трансформеров важно понять механизм внимания.  

• Пример генерации текста с помощью модели GPT-2.  

• Механизм внимания позволяет модели ссылаться на слова, связанные с текущим словом.  

• RNN имеют ограниченное окно для ссылок, что ограничивает их возможности.  

• Механизм внимания имеет бесконечное окно для ссылок, что позволяет использовать весь контекст истории.  

• Статья "Внимание - это все, что тебе нужно" представила новую архитектуру "кодер-декодер" на основе внимания.  

• Пример диалогового чат-бота с использованием модели трансформатора.  

• Ввод данных в слой для встраивания слов и позиционное кодирование.  

• Кодирующий слой преобразует входную последовательность в абстрактное представление.  

• Многоголовое внимание позволяет модели связывать слова во входных данных.  

• Векторы запроса, ключа и значения используются для вычисления матрицы оценок.  

• Softmax применяется для получения весовых коэффициентов внимания.  

• Остаточные связи помогают сети обучаться.  

• Нормализация уровней стабилизирует сеть и сокращает время обучения.  

• Точечная сеть прямой связи обрабатывает выходные данные внимания.  

• Декодер генерирует текстовые последовательности.  

• Включает многоуровневые слои для привлечения внимания и линейный слой для классификации.  

• Декодер авторегрессирует, используя предыдущие выходные данные и выходные данные кодера.  

• Слова должны обращаться только к предыдущим словам.  

• Метод маскировки предотвращает подсчет баллов за внимание к будущим словам.  

• Маска добавляется перед вычислением softmax и масштабированием результатов.  

• Маска заполняет верхний треугольник матрицы отрицательными бесконечностями.  

• После softmax отрицательные бесконечности обнуляются, оставляя нулевую оценку для будущих токенов.  

• Маскировка указывает модели не сосредотачиваться на будущих словах.  

• Выходные данные кодировщика сопоставляются с входными данными декодера.  

• Выходные данные проходят через точечный уровень обратной связи и линейный уровень.  

• Классификатор выдает оценки вероятности для каждого класса, которые передаются в слой softmax.  

• Декодер генерирует выходные данные, добавляя их в список входных данных.  

• Модель может извлекать и фокусировать внимание на различных комбинациях "головок внимания".  

• Трансформеры используют механизм внимания для более точных прогнозов.  

• Трансформеры превосходят рекуррентные сети в обработке длинных последовательностей.  

• Архитектура transformer позволяет достигать беспрецедентных результатов в обработке естественного языка.  

• Призыв к подписке и оставлению комментариев для будущих видео.