에야디야! 변압기 공급 업체로서, 나는 종종 트랜스포머가 길고 범위 의존성을 어떻게 처리하는지에 대한 질문을받습니다. 특히 오늘날의 기술 - 장거리에 대한 데이터 처리 및 커뮤니케이션이 표준 인 중세 세계에서 매우 중요한 주제입니다. 그래서, 그것을 파헤쳐 봅시다!
장기 - 범위 의존성 이해
우선, 길이 - 범위 종속성은 무엇입니까? 간단히 말해서, 그것은 시퀀스의 다른 부분 (자연 언어 처리의 문장이나 시간 - 시리즈 분석의 일련의 데이터 포인트와 같은)이 멀리 떨어져있을 때에도 서로 관련이있는 방법에 관한 것입니다. 예를 들어, 긴 문장에서 시작과 끝은 전체 의미를 이해하는 데 중요한 연결이있을 수 있습니다.
전통적인 신경망 아키텍처에서는 이러한 긴 범위 의존성을 처리하는 것이 약간의 어려운 일이었습니다. 재발 성 신경망 (RNN)은 순차적 인 데이터를 다루기위한 초기 시도 중 하나였습니다. 그러나 그들은 사라지는 그라디언트 문제로 어려움을 겪었고, 그로 인해 순서대로 정보를 기억하기가 어려워졌습니다. Long Short -LSTM (Term Memory) 및 게이트 재발 단위 (GRU)는 개선되었지만 실제로 긴 시퀀스에 있어서는 여전히 한계가있었습니다.
변압기를 입력하십시오
트랜스포머 아키텍처가 와서 게임을 변경했습니다. 이 논문은 2017 년에 "주의가 필요하다"는 논문에 소개되었으며, 그 이후로 많은 자연어 처리 작업과 컴퓨터 비전 및 음성 인식과 같은 다른 영역을 모델링하기위한 GO가되었습니다.
변압기의 주요 혁신은 자체주의 메커니즘입니다. 자체 -주의를 통해 모델은 각 요소를 처리 할 때 입력 시퀀스의 다른 부분의 중요성을 평가할 수 있습니다. RNN과 같은 시퀀스 단계 (By -Step)를 처리하는 대신 변압기는 한 번에 모든 요소를 한 번에보고 서로 관련되는 방법을 알아낼 수 있습니다.
자아가 어떻게 작동하는지 분석합시다. 입력 순서가 있다고 가정합니다. 각 단어는 먼저 벡터 표현으로 변형됩니다. 그런 다음 각 단어에 대해 모델은 쿼리 벡터, 키 벡터 및 값 벡터의 세 가지를 계산합니다. 이 벡터는주의 점수를 계산하는 데 사용됩니다.
주의 점수는 모델에 특정 단어를 처리 할 때 순서대로 다른 단어에 얼마나 집중 해야하는지 알려줍니다. 점수는 순서대로 다른 모든 단어의 주요 벡터로 현재 단어의 쿼리 벡터의 DOT 제품을 가져 와서 계산됩니다. 그런 다음이 점수는 SoftMax 기능을 통해 전달되어 확률을 얻습니다. 값 벡터의 가중 합은 그 단어의 자체주의 메커니즘의 출력입니다.
멀티 - 헤드주의
그러나 변압기는 단일 자체주의 메커니즘을 사용하지 않습니다. 멀티 헤드주의를 사용하므로 자체주의 프로세스를 여러 번 동시에 실행합니다. 각 "헤드"는 순서대로 요소간에 다른 유형의 관계를 배울 수 있습니다. 예를 들어, 한 머리는 구문 관계에 중점을 둘 수 있고 다른 머리는 의미 적 관계에 중점을 둘 수 있습니다.
모든 헤드의 출력을 결합함으로써 변압기는 시퀀스에서보다 다양하고 포괄적 인 종속성 세트를 캡처 할 수 있습니다. 이것이 장기 범위 종속성을 처리하는 데 능숙한 이유 중 하나입니다. 여러 관점에서 시퀀스를보고 단일 헤드주의 메커니즘으로 놓칠 수있는 연결을 찾을 수 있습니다.
위치 인코딩
한 가지 주목할 점은 변압기가 한 번에 모든 요소를 순서대로 처리하므로 요소의 순서에 대한 고유 한 감각이 없다는 것입니다. 이를 해결하기 위해 위치 인코딩이 입력 내장에 추가됩니다. 위치 인코딩은 각 요소의 위치에 대한 정보를 벡터 표현에 추가하는 방법입니다.
위치 인코딩을 수행하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 한 가지 일반적인 방법은 정현파 기능을 사용하여 각 요소의 위치를 나타내는 벡터 세트를 만드는 것입니다. 이 벡터는 입력 내장에 추가되므로 모델은주의 점수를 계산할 때 위치 정보를 사용할 수 있습니다.
현실 세계의 응용 프로그램
트랜스포머가 긴 범위 의존성을 처리 할 수있는 능력으로 인해 놀라운 응용 프로그램이 생겼습니다. 자연어 처리에서는 기계 번역, 텍스트 생성 및 질문 - 응답 시스템과 같은 작업에 사용됩니다. 예를 들어, GPT (생성 사전 각 변압기) 및 Bert (Transformers의 양방향 인코더 표현)와 같은 모델은 변압기 아키텍처를 기반으로하며 많은 NLP 벤치 마크에서 - 예술 결과를 달성했습니다.
컴퓨터 비전에서 변압기는 또한 큰 약속을 보여주었습니다. VITS (Vision Transformers)는 이미지를 처리하기 위해 개발되었습니다. 전통적인 컨볼 루션 신경 네트워크 (CNN)를 사용하는 대신 Vits는 이미지를 패치로 나누고 일련의 요소로 취급합니다. 그런 다음 자체주의 메커니즘을 사용하여 이미지의 다른 부분 사이의 긴 범위 종속성을 캡처 할 수 있으며, 이는 객체 감지 및 이미지 분류와 같은 작업에 유용 할 수 있습니다.
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참조
- Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, An, ... & Polosukhin, I. (2017). 주의를 기울이기 만하면됩니다. Arxiv preprint arxiv : 1706.03762.
