Наглядное объяснение трансформаторов (как работают LLM) | DL5

GPT расшифровывается как Generative Pretrained Transformer, модель, предназначенная для создания нового текста с использованием сложной структуры нейронной сети, известной как transformer. Процесс обучения включает в себя изучение обширных наборов данных для построения модели прогнозирования, которая выводит распределение вероятностей для следующего слова или фрагмента текста. Благодаря многократной выборке из этих прогнозов и добавлению результатов модель преобразует первоначальные подсказки в расширенные описания. Этот итеративный механизм лежит в основе различных приложений — от перевода и синтетической речи до генерации изображений — при этом более крупные модели, такие как GPT-3, дают особенно согласованные результаты.

Преобразование входных данных в контекстные токены Входной текст сначала разделяется на токены — небольшие сегменты, представляющие слова или подслова, — каждый из которых преобразуется в числовые векторы, отражающие его семантическое значение. Похожие токены расположены рядом друг с другом в многомерном пространстве, что создает условия для детальной интерпретации. Затем механизм привлечения внимания позволяет этим векторам динамически взаимодействовать, корректируя представление каждого токена в зависимости от его контекста.

Итеративное уточнение и прогнозирующая генерация После контекстуальных обновлений каждый вектор подвергается единообразному преобразованию с помощью операций обратной связи, которые напоминают ответы на ряд целевых вопросов. Преобразователь переключается между блоками внимания и этими многослойными этапами перцептрона, постоянно уточняя данные, пока конечный вектор не сформирует основной смысл фрагмента. Этот конечный вектор затем преобразуется в распределение вероятностей по потенциальным токенам, что обеспечивает последовательную генерацию текста в современных приложениях для чат-ботов.

Дискуссия раскрывает путь от начала создания сети до ее конца, подчеркивая важные базовые знания, которые являются ключевыми для понимания моделей трансформаторов. Экспозиция освещает преобразующую роль механизмов внимания и раскрывает детали работы многослойных блоков персептрона, а также методы обучения. Это повествование, оформленное в виде мини-серии для углубленного изучения, предлагает целостный обзор, который объединяет фундаментальные концепции с передовыми архитектурными идеями.

Настройка параметров на основе данных при глубоком обучении Глубокое обучение использует данные для формирования поведения модели, настраивая сеть настраиваемых параметров без явного программирования. Оно основано на простых концепциях, таких как линейная регрессия, где для оценки основных параметров используются примеры. Эффективное обратное распространение позволяет этим гибким моделям масштабироваться до миллиардов параметров, как это наблюдается в системах, подобных GPT-3. Структурированная настройка весов обеспечивает способность модели имитировать сложные закономерности, обнаруживаемые в сложных задачах.

Нейронные вычисления с помощью матриц и тензоров Входные данные форматируются в виде массивов или многомерных тензоров и преобразуются по слоям с помощью взвешенных сумм, инкапсулированных в матрично-векторные умножения. Такие операции преобразуют необработанные данные в значимые выходные данные, такие как распределения вероятностей, путем систематического применения заданных весов. Математическая организация этих вычислений объясняет, как функционируют даже самые сложные архитектуры преобразователей. Такое продуманное использование матриц и тензоров позволяет объединить простые модели с продвинутыми нейронными системами.

Преобразование текста в трехмерные представления Токены преобразуются в числовые векторы с помощью матрицы встраивания, построенной на основе предварительно определенного словаря. Каждое слово представлено в виде столбца в матрице, которая начинается со случайных значений и уточняется в процессе обучения. Этот процесс объединяет слова в обширном пространстве с более чем 12 000 измерениями, обеспечивая геометрическую основу для преобразования языка в доступные для изучения данные.

Выявление семантических направлений с помощью векторной арифметики Обучение формирует векторную ориентацию таким образом, чтобы различия между вставками слов отражали семантические отношения, такие как пол, национальность и число. Векторная арифметика показывает параллели, например, приближает разницу между мужчиной и женщиной к отражению отношений между королем и королевой. Точечное произведение количественно определяет, насколько хорошо совпадают векторы, различая такие понятия, как единственное и множественное число, и выявляя более глубокие лингвистические ассоциации.

Трансформаторы начинаются с базового встраивания токенов, которые фиксируют значения отдельных слов и их расположение, но они разработаны таким образом, чтобы учитывать контекстуальные нюансы при перемещении векторов по сети. Первоначальное представление слова развивается, объединяя детали о его окружении, чтобы сформировать более точное, многомерное понимание. Например, вставка для слова "король" преобразуется, чтобы отразить определенный контекст, такой как географические связи, исторические события и стилистические языковые особенности. Окно фиксированного контекста модели, как и ограничение GPT-3 в 2048 токенов, определяет количество контекста, включаемого при прогнозировании следующего слова.

Сеть сопоставляет конечный вектор контекста с набором значений токенов с помощью матрицы без вложений, которая затем нормализуется с помощью функции softmax для получения распределения вероятностей по словарю. Контекстуальный пример показывает, что такие реплики, как "Профессор" в окружении Гарри Поттера, могут привести к тому, что с высокой вероятностью будет присвоен соответствующий токен, такой как "Снейп". Обучение использует каждый контекстный вектор в конечном слое для прогнозирования следующего токена, что делает его эффективным, даже если при выводе используется только конечный вектор. Отражая матрицу встраивания с обратными измерениями, матрица встраивания добавляет сотни миллионов параметров и играет важную роль в процессе прогнозирования сети.

Преобразование необработанных логических данных в допустимые вероятности Матричные вычисления дают необработанные оценки, которые редко формируют правильное распределение вероятностей. Функция softmax возводит каждое число в степень для обеспечения достоверности, а затем нормализует их по сумме, ограничивая значения от 0 до 1. Этот процесс подчеркивает доминирующие оценки, в то же время позволяя соседним значениям постоянно вносить свой вклад.

Корректировка разнообразия прогнозов с помощью температурного масштабирования Введение температурного параметра определяет, насколько сильно вероятности концентрируются на самых высоких результатах. Более низкие температуры заставляют прогнозы фокусироваться на самом сильном кандидате, в то время как более высокие температуры распределяют вес более равномерно, поощряя творческие вариации. Эта корректировка обеспечивает тонкий контроль над балансом между предсказуемыми результатами и творческим разнообразием при создании языков.

Глубокое понимание принципов вложения слов, softmax и подобия точечных произведений необходимо для понимания того, как механизм внимания расставляет приоритеты в информации. Этот процесс основан на матричном умножении с настраиваемыми параметрами, которые упрощают его сложные вычисления. Этот механизм является краеугольным камнем современного искусственного интеллекта, позволяя моделям фокусироваться на наиболее релевантных данных.