Czym jest architektura transformer w AI? Wyjaśnienie działania

Transformer to architektura sieci neuronowej wprowadzona w 2017 roku, która zastąpiła sekwencyjne przetwarzanie danych mechanizmem self-attention. Dzięki temu model może analizować relacje między wszystkimi tokenami równolegle, efektywnie wykorzystując GPU. Transformer jest architekturą, a nie konkretnym produktem. Na tej bazie powstały między innymi modele GPT, Claude, Gemini, BERT i T5.

Czym jest architektura Transformer?

Architektura Transformer została przedstawiona przez badaczy Google w publikacji Attention Is All You Need z 2017 roku. Jej główną cechą jest rezygnacja z rekurencji charakterystycznej dla sieci RNN i LSTM. Zamiast przetwarzać tekst token po tokenie, Transformer oblicza zależności między elementami całej sekwencji za pomocą mechanizmu self-attention.

Tokenem może być całe słowo, jego część albo pojedynczy znak. Model zamienia tokeny na wektory liczbowe, a następnie wzbogaca je o informacje wynikające z kontekstu i pozycji w sekwencji. Takie podejście stało się fundamentem współczesnych dużych modeli językowych, ale wykorzystuje się je także w analizie obrazów, dźwięku i dokumentów.

Nie należy utożsamiać Transformera z GPT. Transformer to ogólna architektura, natomiast GPT jest rodziną modeli zbudowanych głównie na wariancie decoder-only tej architektury.

Dlaczego Transformer wyparł RNN i LSTM?

RNN przetwarzają sekwencję krok po kroku. Stan obliczony dla danego tokena zależy od stanu z poprzedniego kroku, więc kolejne operacje nie mogą być w pełni wykonywane jednocześnie. LSTM ograniczały problem zanikania informacji, ale nadal zachowywały sekwencyjny sposób działania.

Transformer pozwala analizować całą sekwencję naraz podczas treningu. Jest to szczególnie ważne dla GPU, które wykonują bardzo wiele operacji macierzowych równolegle. Mechanizm uwagi skraca też drogę między odległymi tokenami. Informacja z początku zdania może zostać bezpośrednio zestawiona z tokenem na jego końcu, bez przechodzenia przez każdy pośredni krok.

Porównanie obu podejść wygląda następująco:

Transformer nie jest jednak szybszy w każdym zastosowaniu. Standardowy self-attention wymaga porównania każdej pozycji z każdą inną, dlatego jego koszt rośnie kwadratowo wraz z długością sekwencji. To ważne ograniczenie przy bardzo długich kontekstach.

Jak działa mechanizm self-attention?

Self-attention określa, jak silnie każdy token powinien uwzględniać pozostałe tokeny w tej samej sekwencji. Dzięki temu reprezentacja słowa zmienia się zależnie od kontekstu. Słowo „zamek” otrzyma inną reprezentację w zdaniu o królu, a inną w zdaniu o zamku błyskawicznym.

Dla każdego tokena model tworzy trzy wektory:

• Query – informacja o tym, jakiego rodzaju kontekstu szuka dany token.
• Key – cechy, po których inne tokeny mogą rozpoznać przydatną informację.
• Value – właściwa informacja przekazywana dalej po ustaleniu siły dopasowania.

Można wyobrazić to sobie jak wyszukiwanie. Query tokena jest pytaniem, Key opisuje, jakie informacje oferuje każdy token, a Value zawiera treść, która zostanie pobrana, gdy dopasowanie okaże się silne.

Obliczenia self-attention przebiegają w uproszczeniu w trzech krokach:

1. Model mnoży macierz Query przez transponowaną macierz Key, aby obliczyć podobieństwo między tokenami.
2. Wyniki skaluje, a następnie przepuszcza przez funkcję softmax, która zamienia je w wagi uwagi.
3. Wagi mnoży przez macierz Value, tworząc kontekstową, ważoną sumę informacji.

W standardowym wzorze iloczyn Q i K dzieli się przez pierwiastek z wymiaru wektora Key. Ogranicza to zbyt duże wartości przed funkcją softmax i pomaga utrzymać stabilne uczenie.

W modelach generujących tekst stosuje się zwykle maskowany self-attention. Maska blokuje dostęp do przyszłych tokenów, których model nie powinien jeszcze znać. Dzięki temu może przewidywać kolejne elementy autoregresyjnie, czyli na podstawie tokenów już dostępnych.

Multi-head attention – wiele perspektyw jednocześnie

Jedna głowica uwagi analizuje jeden zestaw relacji. Multi-head attention uruchamia kilka głowic na różnych, wyuczonych projekcjach danych. Każda z nich może zwracać uwagę na inny rodzaj zależności, na przykład relacje składniowe, znaczenie słów, odległe odniesienia albo sąsiedztwo tokenów.

Wyniki głowic są łączone i przekształcane do wymiaru używanego przez model. Nie oznacza to, że każda głowica zawsze ma jedną ściśle określoną funkcję, ale równoległe projekcje pozwalają modelowi analizować tekst z wielu stron.

Jak Transformer rozpoznaje kolejność słów?

Sam mechanizm attention nie narzuca kolejności tokenów. Bez dodatkowej informacji zdania „Pies gryzie człowieka” i „Człowiek gryzie psa” zawierałyby te same elementy, a model miałby trudność z odróżnieniem ich struktury.

Dlatego do wektorów tokenów dodaje się kodowanie pozycyjne, czyli positional encoding. Informuje ono model, gdzie w sekwencji znajduje się dany token. W oryginalnym Transformerze zastosowano stałe funkcje sinusoidalne. W późniejszych modelach pojawiły się także wyuczone wektory pozycji, kodowanie relatywne oraz RoPE, które obraca wektory Query i Key zależnie od pozycji.

Każdy blok Transformera zawiera także warstwę feed-forward. Po wymianie informacji przez attention warstwa ta przetwarza reprezentację każdego tokena niezależnie od pozostałych pozycji. Jej zadaniem jest nieliniowe przekształcenie i wzbogacenie informacji zebranej przez mechanizm uwagi.

Bloki są zwykle wyposażone w połączenia rezydualne i normalizację warstwową. Połączenie rezydualne przekazuje część wejścia bezpośrednio do wyjścia podwarstwy, co ułatwia przepływ gradientu w głębokiej sieci. Normalizacja stabilizuje wartości aktywacji i trening modelu.

Jakie są główne warianty architektury Transformer?

Oryginalny Transformer miał strukturę encoder-decoder, ale współczesne modele korzystają także z jej pojedynczych części:

• Encoder-only – modele takie jak BERT analizują cały kontekst i sprawdzają się w klasyfikacji, wyszukiwaniu oraz tworzeniu reprezentacji tekstu.
• Decoder-only – modele takie jak GPT, LLaMA czy Claude generują tekst token po tokenie. Ten wariant dominuje wśród dużych modeli językowych.
• Encoder-decoder – modele takie jak T5 i BART najpierw kodują wejście, a następnie tworzą wyjście. Są użyteczne między innymi w tłumaczeniu i streszczaniu.

W pełnej architekturze encoder tworzy kontekstową reprezentację danych wejściowych. Decoder korzysta z niej podczas generowania odpowiedzi. W modelu decoder-only wejście i generowany tekst są obsługiwane przez jeden stos bloków, a maska uniemożliwia korzystanie z przyszłych tokenów.

Dlaczego Transformer stał się fundamentem współczesnej AI?

Największą przewagą Transformera jest połączenie self-attention, równoległego treningu i skalowalności. Można zwiększać liczbę warstw, parametrów, danych treningowych oraz moc obliczeniową, korzystając z infrastruktury GPU i TPU. To stworzyło warunki do rozwoju modeli liczących miliardy parametrów.

Ta sama idea została zaadaptowana poza językiem. Vision Transformer dzieli obraz na małe fragmenty i traktuje je podobnie jak tokeny. Inne warianty obsługują mowę, wideo, dokumenty i dane multimodalne. Zmienia się rodzaj wejścia, ale podstawowa zasada pozostaje podobna: model uczy się relacji między elementami danych.

Architektura ma też ograniczenia. Standardowy attention jest kosztowny dla bardzo długich sekwencji, a model generujący tekst nie posiada automatycznie mechanizmu sprawdzania prawdziwości odpowiedzi. Z tego powodu rozwija się między innymi FlashAttention, attention z ograniczonym oknem, Mixture-of-Experts oraz alternatywne modele state-space.

Transformer nie jest pojedynczym modelem ani synonimem chatbota. To sposób budowania sieci neuronowych, którego najważniejszym elementem jest self-attention. Umożliwił równoległą analizę sekwencji, lepsze odwzorowanie odległych zależności i skalowanie modeli do rozmiarów, które wcześniej były trudne do osiągnięcia. Dlatego stał się podstawą wielu współczesnych systemów AI, choć jego rozwój coraz częściej obejmuje także rozwiązania hybrydowe.