Чи відчуваєте ви, що практично чуєте гудіння графічних процесорів щоразу, коли хтось згадує про "великі мовні моделі"? Існує причина для цього гудіння космічного рівня: Архітектури-трансформери. І якщо ми простежимо це явище до моменту його виникнення, то потрапимо прямо на вже легендарну статтю 2017 року від групи інженерів Google Brain та Google Research: " Увага - це все, що вам потрібно".

На перший погляд, ця фраза може здатися легким поштовхом до усвідомленості, але вона ознаменувала революцію в обробці природної мови (NLP) і не тільки. Модель Transformer одним махом перевернула статус-кво в ШІ: більше ніякої дюйм за дюймом прогресії ШНМ, LSTM і моделей послідовностей на основі згортки. Натомість ми отримали розпаралелювану систему, що керується увагою, яка навчається швидше, масштабується і - що найголовніше - досягає кращих результатів.

1. Велика ідея: Слава самоуважності

До того, як на сцену вийшли Трансформери, золотим стандартом для перетворення послідовностей (подумайте про переклад мови, узагальнення тощо) були рекурентні нейронні мережі з ретельно розробленими механізмами вентилювання або згорткові нейронні мережі зі складним стекуванням для обробки довготривалих залежностей. Ефективно? Так. Повільні? Також так - особливо, коли вам потрібно проаналізувати дійсно масивні набори даних.

Простіше кажучи, самоуважність - це механізм, за допомогою якого кожна лексема в послідовності (наприклад, слово або підслово) може "дивитися" на кожну іншу лексему одночасно, виявляючи контекстні зв'язки без необхідності повзти крок за кроком крізь дані. Цей підхід контрастує зі старими моделями, такими як RNN і LSTM, які повинні були обробляти послідовність значною мірою послідовно.

Трансформатори забезпечують набагато більше розпаралелювання, відкидаючи рекурентність (і пов'язані з нею накладні витрати). Ви можете задіяти безліч графічних процесорів, тренуватися на великих наборах даних і бачити результати за кілька днів, а не тижнів.

**Рисунок 1:** Повна архітектура трансформатора, що показує кодер (ліворуч) і декодер (праворуч) з декількома рівнями уваги. **Джерело:** Васвані та ін., "Увага - це все, що вам потрібно" (2017). Зображення відтворено в освітніх цілях на умовах добросовісного використання.

Коротко про продуктивність: Оригінальний Transformer продемонстрував результат 28,4 BLEU у завданні WMT 2014 з англійської на німецьку - це значний стрибок порівняно з попередніми нейронними архітектурами машинного перекладу, такими як моделі на базі CNN і RNN, які в кращому випадку коливалися на рівні 25-26 BLEU. Сьогодні вдосконалені трансформери (наприклад, GPT-4 і його побратими) йдуть ще далі, вирішуючи завдання, що виходять за рамки перекладу.

2. Під капотом: багатоголова увага та позиційні кодування

Багатоголова увага

Усередині самоуваги Трансформера знаходяться ці чарівні звірі, які називаються багатоголовими модулями уваги. Вони дозволяють мережі паралельно вивчати різні типи взаємозв'язків. Уявіть собі, що ви розгортаєте кілька прожекторів, щоб одночасно висвітлювати різні частини ваших даних. Одна голова уваги може відстежувати далекі залежності (наприклад, зв'язки між займенниками та іменниками), тоді як інша зосереджується на локальному контексті (наприклад, фраза "на килимку" навколо слова "кіт"). Поєднуючи ці спеціалізовані суб-уваги, Трансформер може краще кодувати нюанси значення.

**Рисунок 2:** Ілюстрація масштабованого механізму точкової уваги, що показує, як взаємодіють вектори Query (Q), Key (K) і Value (V). Джерело: Васвані та ін., "Увага - це все, що вам потрібно" (2017). Зображення відтворено в освітніх цілях на умовах добросовісного використання.

Ці голови використовують масштабовану точкову увагу як стандартний будівельний блок, який ми можемо підсумувати в коді так:

імпортний факел

імпорт математики

def scaled_dot_product_attention(Q, K, V):

    # Q, K, V є [batch_size, heads, seq_len, d_k].

    d_k = Q.size(-1)

    scores = torch.matmul(Q, K.transpose(-2, -1)) / math.sqrt(d_k)

    weights = torch.softmax(scores, dim=-1)

    return torch.matmul(weights, V)

Кожна голова працює з різними версіями запитів (Q), ключів (K) і значень (V), а потім об'єднує результати. Така розпаралелювана конструкція є ключем до ефективності Трансформера.

Позиційні кодування

Без рецидивів? Виникає питання: Як модель відстежує порядок слів? Введіть позиційне кодування - синусоїдальний або вивчений шаблон, який додається до вбудовування кожного токена, допомагаючи Трансформеру зберігати відчуття послідовності. Це все одно, що присвоїти кожному слову унікальну позначку часу.

3. Швидка перевірка продуктивності

RNN/LSTM: Чудово підходять для послідовних задач, але повільні для довгих послідовностей через покрокову обробку.
ШНМ (наприклад, ConvS2S): Швидші за RNN, але все ще не повністю паралельні для довготривалих залежностей.
Трансформери:
- Вища пропускна здатність: Може обробляти цілі послідовності паралельно, що значно прискорює навчання.
- Кращі результати: Трансформери досягли найкращих результатів у таких завданнях, як машинний переклад (28,4 BLEU на WMT14 EN-DE), за менший час навчання.
- Масштабованість: Додайте більше графічних процесорів до даних і спостерігайте, як вони масштабуються майже лінійно (в межах апаратних ресурсів і пам'яті).

4. Врахування складності: O(n²) і чому це важливо

У той час як Трансформери прискорюють навчання за рахунок розпаралелювання, самоуважність має складність O(n²) відносно довжини послідовності n. Іншими словами, кожен токен звертає увагу на кожен інший токен, що може бути дорогим для надзвичайно довгих послідовностей. Дослідники активно вивчають більш ефективні механізми уваги (наприклад, розріджену або блокову увагу), щоб зменшити цю вартість.

Тим не менш, для типових завдань НЛП, де кількість токенів обчислюється тисячами, а не мільйонами, ці O(n²) накладні витрати часто переважають переваги паралельних обчислень - особливо, якщо у вас є відповідне обладнання.

5. Чому це важливо для великих мовних моделей (ВММ)

Сучасні LLM, такі як GPT, BERT і T5, ведуть свій родовід безпосередньо від "Трансформера". Це тому, що основна увага в оригінальному документі приділялася паралелізму, самоконтролю та гнучким контекстним вікнам, що зробило його ідеально придатним для завдань, що виходять за рамки перекладу, зокрема:

Генерація та узагальнення тексту
Питання-відповіді
Завершення коду
Багатомовні чат-боти
І так, ваш новий помічник зі штучним інтелектом завжди має каламбур у рукаві.

Коротше кажучи, "Увага - це все, що вам потрібно" проклала шлях до цих великих моделей, які поглинають мільярди жетонів і справляються майже з будь-яким завданням НЛП, яке ви їм кидаєте.

6. Нам знадобиться більше обчислювальної техніки: Де розгортання Інтрол вступає в дію

Ось у чому заковика: Трансформери голодні, дуже голодні. Навчання великої мовної моделі може означати поглинання обчислювальних ресурсів навантажувачем. Щоб використати весь цей паралелізм, вам потрібні потужні розгортання GPU - іноді вони обчислюються тисячами (або десятками тисяч). Саме тут вступає в дію інфраструктура високопродуктивних обчислень (HPC).

В Introl ми на власному досвіді переконалися, наскільки масивними можуть бути ці системи. Ми працювали над збірками, що включають понад 100 000 графічних процесорів у стислі терміни - це говорить про логістичну майстерність. Наша основна робота - розгортання GPU-серверів, стійок і вдосконалених систем живлення/охолодження, щоб усе працювало ефективно. Коли ви одночасно навчаєте модель на основі трансформатора на тисячах вузлів, будь-яке вузьке місце в апаратному забезпеченні - це енергетичний вихор, що забирає багато часу та грошей.

Великомасштабні кластери графічних процесорів: Ми виконали розгортання, які виходили за рамки 100 тис. графічних процесорів, а це означає, що ми розуміємо тонкощі стійкових конфігурацій, прокладання кабелів і стратегій живлення/охолодження, щоб забезпечити стабільність роботи.
Швидка мобілізація: Потрібно додати ще 2 000 графічних вузлів за кілька днів? Наші спеціалізовані команди можуть бути на місці і працювати протягом 72 годин.
Комплексна підтримка: Від оновлень прошивки та конфігурацій iDRAC до постійного обслуговування та перевірок продуктивності - ми керуємо логістикою, щоб ваші фахівці з обробки даних могли зосередитися на інноваціях.

7. Дивлячись вперед: Більші моделі, більші мрії

"Увага - це все, що вам потрібно" - не просто важлива віха, це план для майбутніх розширень. Дослідники вже вивчають довші контекстні трансформатори, ефективні механізми уваги та розширену розрідженість для обробки величезних масивів даних (уявіть собі: цілі бібліотеки, а не лише ваш місцевий книжковий магазин). Будьте певні, апетит до обчислень з прискоренням на GPU лише зростатиме.

У цьому й полягає краса епохи трансформерів. У нас є модель, яка може елегантно масштабуватися, за умови, що ми поєднуємо її з правильною апаратною стратегією. Тож якщо ви створюєте наступне покоління штучного інтелекту або розширюєте межі універсального перекладу, наявність інфраструктурного партнера, який має досвід масового розгортання графічних процесорів, - це не просто приємний бонус, а фактично ваша конкурентна перевага.

Остання думка: Трансформуйте свою гру зі штучним інтелектом

Стаття " Увага - це все, що вам потрібно " мала не просто розумну назву - це був сейсмічний зсув. Трансформатори змінили все - від машинного перекладу до генерації коду і не тільки. Якщо ви хочете використати цю силу в масштабах, ключовим моментом є поєднання геніальної архітектури з не менш геніальною інфраструктурою.

Готові до масштабування? Дізнайтеся, як спеціалізовані рішення Introl розгортання інфраструктури графічних процесорів може прискорити ваш наступний великий проект Transformer - адже правильне апаратне забезпечення може мати вирішальне значення в ШІ.

Візуалізації в цій статті взяті з оригінальної роботи "Увага - це все, що вам потрібно" (Vaswani et al., 2017) і включені з зазначенням авторства на умовах добросовісного використання в освітніх цілях. Стаття доступна за посиланням https://arxiv.org/abs/1706.03762 для читачів, зацікавлених у повному тексті дослідження.

Трансформаторна революція: Як "Увага - це все, що вам потрібно" змінило сучасний ШІ