Что такое трансформер

Трансформер — это архитектура нейронной сети, основанная на механизме внимания (attention), предложенная в 2017 году в статье "Attention is All You Need". Она эффективно обрабатывает последовательные данные (например, текст) без использования рекуррентных или сверточных слоев, полагаясь на self-attention для учета контекста.

Ключевые компоненты:

1. Self-attention — вычисляет веса для каждого элемента последовательности относительно других.
2. Multi-head attention — несколько параллельных механизмов внимания для учета разных аспектов контекста.
3. Positional encoding — добавляет информацию о позиции элементов, так как трансформеры не имеют встроенного понимания порядка.

Пример кода (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
)

Трансформеры лежат в основе моделей типа BERT, GPT и других SOTA-решений в NLP.