Einführung in die Transformer-Modellanwendung

Transformers ist ein Modell, das einen Selbstaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, der eine Encoder-Decoder-Architektur anwendet, um Ergebnisse zu erzielen. Einige gängige auf der Transformer-Architektur basierende Modelle sind BERT und RoBERTa.

Die Transformer-Architektur wurde speziell für die Bewältigung von Sequenz-zu-Sequenz-Problemen bei Verarbeitungsaufgaben natürlicher Sprache entwickelt. Im Vergleich zu herkömmlichen RNN-, LSTM- und anderen Architekturen liegt der Hauptvorteil von Transformer in seinem einzigartigen Selbstaufmerksamkeitsmechanismus. Dieser Mechanismus ermöglicht es Transformer, weitreichende Abhängigkeiten und Korrelationen zwischen Token in Eingabesätzen genau zu erfassen und die Rechenzeit erheblich zu reduzieren. Durch den Selbstaufmerksamkeitsmechanismus kann Transformer jede Position in der Eingabesequenz adaptiv gewichten, um Kontextinformationen an verschiedenen Positionen besser zu erfassen. Dieser Mechanismus macht den Transformer bei der Handhabung von Abhängigkeiten über große Entfernungen effektiver, was zu einer hervorragenden Leistung bei vielen Aufgaben der Verarbeitung natürlicher Sprache führt.

Diese Architektur basiert auf Encoder-Decoder und besteht aus mehreren Schichten von Encodern und Decodern. Jeder Encoder enthält mehrere Unterschichten, einschließlich einer Selbstaufmerksamkeitsschicht mit mehreren Köpfen und einem positionell vollständig verbundenen neuronalen Feed-Forward-Netzwerk. Ebenso verfügt jeder Decoder über zwei identische Unterschichten, wobei zusätzlich eine dritte Unterschicht namens Encoder-Decoder-Aufmerksamkeitsschicht hinzugefügt wird, die auf den Ausgang des Encoderstapels angewendet wird.

Hinter jeder Unterschicht befindet sich eine Normalisierungsschicht, und um jedes Feedforward-Neuronale Netzwerk herum gibt es Restverbindungen. Diese Restverbindung bietet einen freien Pfad für den Gradienten und den Datenfluss und hilft dabei, verschwindende Gradientenprobleme beim Training tiefer neuronaler Netze zu vermeiden.

Der Aufmerksamkeitsvektor des Encoders wird an das Feedforward-Neuronale Netzwerk weitergeleitet, das ihn in eine Vektordarstellung umwandelt und an die nächste Aufmerksamkeitsschicht weitergibt. Die Aufgabe des Decoders besteht darin, den Aufmerksamkeitsvektor des Encoders in Ausgabedaten umzuwandeln. Während der Trainingsphase kann der Decoder die vom Encoder generierten Aufmerksamkeitsvektoren und erwarteten Ergebnisse verwenden.

Der Decoder verwendet die gleichen Tokenisierungs-, Worteinbettungs- und Aufmerksamkeitsmechanismen, um die erwarteten Ergebnisse zu verarbeiten und Aufmerksamkeitsvektoren zu generieren. Dieser Aufmerksamkeitsvektor interagiert dann mit der Aufmerksamkeitsschicht im Encodermodul, um die Zuordnung zwischen den Eingabe- und Ausgabewerten herzustellen. Der Aufmerksamkeitsvektor des Decoders wird von der Feedforward-Schicht verarbeitet und dann in einen großen Vektor der Zieldatengröße abgebildet.

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