Визуальное объяснение работы Transformer: как LLM предсказывает следующее слово

Разберитесь с архитектурой Transformer и принципами работы LLM, чтобы эффективнее использовать их в своих проектах.

Что происходит

Transformer – архитектура нейронных сетей, которая кардинально изменила подход к искусственному интеллекту. Впервые представленная в 2017 году в статье "Attention is All You Need", она стала основной архитектурой для моделей глубокого обучения, лежащей в основе тексто-генеративных моделей, таких как GPT, Llama и Gemini. Transformer также применяется в генерации аудио, распознавании изображений, предсказании структуры белков и даже в играх.

В основе тексто-генеративных Transformer моделей лежит принцип предсказания следующего токена: что наиболее вероятно последует за введенным текстом? Ключевая инновация Transformer – механизм self-attention, позволяющий эффективно обрабатывать последовательности и выявлять зависимости на больших расстояниях.

Модели семейства GPT-2 – яркий пример тексто-генеративных Transformer. Transformer Explainer использует модель GPT-2 (small) с 124 миллионами параметров. Хотя эта модель не самая новая, она содержит многие архитектурные компоненты, присутствующие и в современных моделях, что делает ее идеальной отправной точкой для понимания основ.

Архитектура Transformer

Каждый тексто-генеративный Transformer состоит из трех ключевых компонентов:

Embedding: Текст делится на токены (слова или части слов), которые преобразуются в числовые векторы, отражающие семантическое значение.
Transformer Block – основной строительный блок модели, обрабатывающий входные данные. Каждый блок включает в себя:

Attention Mechanism: Позволяет токенам взаимодействовать друг с другом, выявляя контекст и отношения между словами.
MLP (Multilayer Perceptron) Layer: Feed-forward сеть, работающая с каждым токеном независимо. Задача attention layer – маршрутизация информации между токенами, а задача MLP – уточнение представления каждого токена.

Output Probabilities: Линейные слои и softmax преобразуют обработанные embedding в вероятности, позволяя модели предсказывать следующий токен.

Как это работает на практике

Рассмотрим, как Transformer генерирует текст. Допустим, вы ввели промпт: `“Data visualization empowers users to”`. Этот ввод необходимо преобразовать в формат, понятный модели. Для этого текст преобразуется в embedding, проходя следующие этапы:

Токенизация
Получение token embeddings
Добавление информации о позиции
Сложение token и positional encodings

Токенизация

Токенизация – разбиение текста на более мелкие части, называемые токенами (слова или части слов). Слова `"Data"` и `"visualization"` соответствуют уникальным токенам, а слово `"empowers"` разделяется на два токена. Полный словарь токенов определяется до обучения модели: словарь GPT-2 содержит 50,257 уникальных токенов. Теперь, когда введенный текст разбит на токены с уникальными ID, можно получить их векторное представление из embeddings.

Token Embedding

GPT-2 (small) представляет каждый токен в словаре в виде 768-мерного вектора (размерность зависит от модели). Эти embedding векторы хранятся в матрице размером (50,257, 768), содержащей около 39 миллионов параметров! Эта матрица позволяет модели присваивать семантическое значение каждому токену: токены с похожим использованием или значением в языке располагаются близко друг к другу в этом многомерном пространстве, а непохожие токены – дальше.

Positional Encoding

Embedding layer также кодирует информацию о позиции каждого токена во входном промпте. Разные модели используют разные методы positional encoding. GPT-2 обучает свою собственную матрицу positional encoding с нуля, интегрируя ее непосредственно в процесс обучения.

Финальный Embedding

Суммируем token и positional encodings, чтобы получить финальное представление embedding. Это объединенное представление содержит как семантическое значение токенов, так и их положение в последовательности.

Transformer Block

Основная обработка в Transformer происходит в Transformer block, состоящем из multi-head self-attention и Multi-Layer Perceptron layer. Большинство моделей состоят из нескольких таких блоков, последовательно соединенных друг с другом. Представления токенов эволюционируют от первого блока к последнему, позволяя модели строить сложное понимание каждого токена. GPT-2 (small) содержит 12 таких блоков.

Multi-Head Self-Attention

Механизм self-attention позволяет модели выявлять взаимосвязи между токенами в последовательности, так что представление каждого токена зависит от других. Использование нескольких attention heads позволяет модели рассматривать эти взаимосвязи с разных точек зрения; например, один head может выявлять кратковременные синтаксические связи, а другой – более широкий семантический контекст.

Query, Key и Value Matrices

Вектор embedding каждого токена преобразуется в три вектора: Query (Q), Key (K) и Value (V). Эти векторы получаются путем умножения входной embedding матрицы на матрицы весов для Q, K и V. Аналогия с веб-поиском:

Query (Q) – поисковый запрос. Это токен, о котором нужно _"найти больше информации"_.
Key (K) – заголовок каждой веб-страницы в результатах поиска. Представляет возможные токены, на которые может обратить внимание query.
Value (V) – содержимое веб-страниц.

Multi-head attention позволяет модели эффективно находить релевантные взаимосвязи между токенами, учитывая различные аспекты их значений и контекста.

Что делать

Визуальный инструмент Transformer Explainer позволяет детальнее изучить все этапы работы модели GPT-2 (small). Поэкспериментируйте с разными запросами, чтобы увидеть, как меняются embedding, attention weights и финальные предсказания. Это поможет вам лучше понять, как работают LLM, и эффективнее использовать их в своих проектах.

Изучение внутренностей Transformer дает CTO и разработчикам понимание ограничений и возможностей LLM. Это позволяет более осознанно подходить к выбору моделей, оптимизировать промпты и создавать более эффективные AI-решения для бизнеса.

Источник: https://poloclub.github.io/transformer-explainer/

Визуальное объяснение работы Transformer: как LLM предсказывает следующее слово

Похожие статьи

Поделиться в соц. сетях

Комментарии