Что такое трансформеры

Трансформеры — это архитектура нейронных сетей для обработки последовательностей, основанная на механизме внимания (self-attention). Они исключают рекуррентные и сверточные слои, заменяя их вниманием к ключевым элементам входных данных.

Ключевые компоненты:

• Self-Attention: вычисляет значимость каждого элемента последовательности относительно других.
• Multi-Head Attention: несколько механизмов внимания для параллельного анализа разных аспектов данных.
• Positional Encoding: добавляет информацию о позиции элементов, так как трансформеры не имеют встроенного понимания порядка.

Пример с PyTorch:

import torch.nn as nn
from transformers import Transformer

model = Transformer(
    d_model=512,  # размерность эмбеддингов
    nhead=8,      # количество голов внимания
    num_layers=6  # количество слоев
)

Используются в NLP (BERT, GPT), CV (ViT) и других областях благодаря масштабируемости и параллелизму.