Как работает архитектура Transformer: основы современных языковых моделей

Именно на трансформерах построены системы, которые умеют генерировать текст, отвечать на вопросы, анализировать документы, писать код и работать с длинным контекстом. Главное отличие Transformer от более старых подходов заключается в механизме внимания: модель может оценивать связи между разными частями текста и определять, какая информация важнее для текущей задачи.

Transformer появился как архитектура для обработки последовательностей, но довольно быстро вышел далеко за пределы обычной работы с текстом. Сегодня похожие принципы применяются в языковых моделях, системах компьютерного зрения, генерации изображений, распознавании речи и мультимодальных нейросетях. Чтобы понять, почему трансформеры оказались настолько универсальными, нужно сначала разобраться, какую проблему они решили.

Что такое Transformer и чем эта архитектура изменила нейросети

Transformer - это архитектура нейронной сети, предназначенная для обработки последовательностей данных с помощью механизма внимания. В случае текста такими последовательностями являются токены: отдельные слова, части слов, знаки и другие элементы, на которые модель разбивает входную информацию.

До появления трансформеров для работы с последовательностями активно использовались рекуррентные нейронные сети - RNN, а позднее их более совершенные варианты вроде LSTM и GRU. Они обрабатывали текст последовательно: сначала первый элемент, затем второй, третий и так далее. Информация о предыдущих элементах передавалась дальше через внутреннее состояние сети.

Такой подход хорошо соответствовал самой природе текста, где слова действительно идут друг за другом. Но у него было серьёзное ограничение: вычисления тоже приходилось выполнять последовательно. Пока сеть не обработала один элемент, она не могла полноценно перейти к следующему. Это затрудняло параллельное обучение на современных GPU и увеличивало время обработки длинных последовательностей.

Кроме того, рекуррентным сетям было сложно сохранять информацию о далеко расположенных друг от друга элементах текста. Например, если важное слово находилось в начале длинного предложения, а связанное с ним выражение - ближе к концу, модель могла постепенно потерять часть этой зависимости.

Transformer работает иначе. Вместо последовательной передачи внутреннего состояния он анализирует отношения между элементами последовательности через Attention - механизм внимания. Каждый токен может напрямую учитывать информацию от других токенов в контексте, независимо от того, насколько далеко они расположены друг от друга.

Представим предложение: "Программист открыл ноутбук, потому что он хотел проверить код". Чтобы правильно понять местоимение "он", модели необходимо определить, к какому объекту оно относится. Механизм внимания позволяет Transformer оценить связь между "он" и "программист", не полагаясь только на последовательную передачу информации через все промежуточные слова.

При этом речь не идёт о том, что нейросеть буквально понимает грамматику так же, как человек. Она работает с числовыми представлениями и обучается находить статистические зависимости между элементами данных. Но благодаря Attention такие зависимости можно учитывать гораздо эффективнее.

Ещё одно важное преимущество Transformer - возможность параллельной обработки большого количества элементов последовательности во время обучения. Современные ускорители хорошо подходят для массивных матричных операций, на которых основана эта архитектура. Именно поэтому трансформеры оказалось удобно масштабировать: увеличивать количество слоёв, параметров и объём обучающих данных.

В результате Transformer оказался не просто очередной архитектурой нейросети, а удобной основой для создания очень больших моделей. Современные LLM используют множество последовательных Transformer-блоков, постепенно преобразующих представление текста и позволяющих модели учитывать всё более сложные зависимости внутри контекста.

Как устроена архитектура Transformer

Чтобы понять, как работает Transformer, удобно представить его как цепочку одинаковых вычислительных блоков. На вход модель получает текст, превращённый в числа, затем несколько раз пропускает эти данные через механизм внимания и нейронные слои. На каждом этапе представление текста уточняется: модель определяет связи между элементами и формирует всё более информативные признаки.

Токены, эмбеддинги и позиционная информация

Transformer не получает предложение в виде обычной строки текста. Сначала оно разбивается на токены - небольшие фрагменты, которыми могут быть целые слова, части слов, символы или знаки пунктуации. Каждый токен преобразуется в числовой идентификатор, с которым уже может работать нейросеть.

Подробнее о том, почему языковые модели используют именно токены и чем они отличаются от обычных слов, мы рассказывали в статье "Токены в нейросетях: что это такое и почему ChatGPT считает не слова, а токены".

Одного идентификатора недостаточно, поэтому каждому токену сопоставляется эмбеддинг - вектор из множества чисел. Он служит внутренним представлением элемента и позволяет нейросети работать не с буквами и словами напрямую, а с их математическими признаками.

Однако у Transformer есть особенность: в отличие от рекуррентных сетей, он сам по себе не знает, в каком порядке расположены элементы. Если просто передать ему набор эмбеддингов, последовательность слов окажется неочевидной. Поэтому к представлениям добавляется информация о позиции токена - positional encoding или другие механизмы кодирования положения.

Благодаря этому модель различает, например, предложения "собака укусила человека" и "человек укусил собаку". Набор слов почти одинаковый, но порядок полностью меняет смысл.

Encoder и Decoder: за что отвечают две части архитектуры

Оригинальная архитектура Transformer состоит из двух крупных частей - Encoder и Decoder.

Encoder получает входную последовательность и создаёт её внутреннее представление. Его задача - обработать данные и определить связи между элементами. В классическом Transformer несколько одинаковых encoder-блоков располагаются друг за другом, поэтому информация проходит через последовательность уровней обработки.

Decoder получает уже обработанное представление и формирует выходную последовательность. При генерации текста он также учитывает ранее созданные токены, чтобы предсказывать следующий элемент.

Такое устройство особенно удобно для задач преобразования одной последовательности в другую. Например, при машинном переводе Encoder может обработать предложение на одном языке, а Decoder - сформировать соответствующую фразу на другом.

При этом современные языковые модели необязательно используют обе части одновременно. Архитектура семейства GPT основана преимущественно на decoder-блоках, поскольку основная задача таких моделей - последовательно предсказывать следующие токены. Другие модели могут использовать только Encoder или сочетание Encoder и Decoder в зависимости от назначения.

Как данные проходят через слои Transformer

Внутри каждого Transformer-блока находятся несколько основных компонентов. Один из ключевых - механизм Self-Attention, который позволяет каждому токену учитывать информацию от других элементов контекста. После него данные проходят через обычную полносвязную нейронную сеть, часто называемую Feed-Forward Network.

Между этими операциями применяются дополнительные механизмы, помогающие стабилизировать обучение и сохранять информацию. Например, residual connections позволяют передавать исходные данные в обход отдельных преобразований и затем складывать их с результатом вычислений. Нормализация помогает удерживать значения внутри удобного для обучения диапазона.

После одного Transformer-блока токены уже содержат больше контекстной информации, чем на входе. Затем результат передаётся следующему блоку, где процесс повторяется. Чем глубже сеть, тем больше последовательных преобразований проходит представление текста.

Поэтому значение токена внутри модели нельзя считать постоянным. Одно и то же слово получает разное внутреннее представление в зависимости от соседних слов и общего контекста. Например, слово "мышь" в предложениях о компьютере и животном начинается с похожего исходного представления, но после прохождения через Transformer-блоки его контекстные признаки будут отличаться.

Именно механизм внимания выполняет основную работу по определению таких связей. Чтобы понять, почему Transformer способен сопоставлять элементы даже на большом расстоянии друг от друга, нужно подробнее разобрать, как устроен Attention.

Механизм внимания в трансформерах: как работает Attention

Механизм внимания в трансформерах позволяет модели определять, какие элементы последовательности важны друг для друга. Вместо того чтобы одинаково учитывать все слова, Transformer вычисляет степень связи между токенами и перераспределяет внимание в зависимости от контекста.

Если в предложении встречается слово, смысл которого зависит от другой части фразы, Attention помогает найти эту зависимость напрямую. Именно поэтому Transformer способен работать со сложными предложениями и учитывать связи между токенами, расположенными далеко друг от друга.

Что такое Self-Attention

Self-Attention - это механизм, при котором элементы одной и той же последовательности сравниваются между собой. Каждый токен анализирует остальные токены и получает информацию о том, какие из них наиболее важны для формирования его нового представления.

Например, в предложении "Банк повысил процентную ставку после решения регулятора" слово "ставку" связано прежде всего с "банк" и "процентную". В другом контексте слово "ставка" может относиться к спорту или азартной игре. Self-Attention позволяет учитывать такие различия в зависимости от окружения.

Для каждого токена модель рассчитывает набор коэффициентов внимания. Чем выше такой коэффициент, тем сильнее информация другого токена влияет на текущее представление.

Механизм работает сразу для всей последовательности. Поэтому Transformer не обязан проходить текст строго слева направо при обработке входных данных, как классические рекуррентные сети.

Как модель определяет связи между словами

Чтобы вычислить внимание, Transformer создаёт для каждого токена три разных вектора: Query, Key и Value.

• Query можно условно представить как запрос: какую информацию сейчас ищет данный токен.
• Key описывает, какую информацию может предложить другой токен.
• Value содержит само представление, которое будет передано дальше, если модель решит, что этот токен важен.

Для каждого Query вычисляется степень соответствия с Key остальных токенов. Чем выше совпадение, тем больше внимания получает соответствующий Value.

В упрощённом виде это можно представить как поиск по базе данных. Query задаёт запрос, Key помогает определить релевантность записей, а Value содержит информацию, которую нужно получить.

После вычисления сходства значения преобразуются в веса внимания. Затем модель формирует новое представление токена как взвешенную комбинацию Value других элементов последовательности.

За счёт этого слово начинает содержать информацию не только о себе, но и о контексте вокруг него.

Почему используется масштабированное скалярное произведение

В Transformer связь между Query и Key обычно рассчитывается с помощью скалярного произведения. Если направления двух векторов хорошо совпадают, значение получается большим, а значит, токены считаются более связанными.

Однако при высокой размерности векторов результаты скалярного произведения могут становиться слишком большими. Это ухудшает работу функции Softmax, которая затем превращает полученные значения в веса внимания.

Поэтому результат делится на квадратный корень из размерности вектора Key. Такой вариант получил название Scaled Dot-Product Attention - масштабированное скалярное внимание.

После масштабирования используется Softmax. Она преобразует набор чисел в распределение весов, сумма которых равна единице. Благодаря этому модель может определить, какую долю внимания отдать каждому токену.

Multi-Head Attention: зачем нужно несколько механизмов внимания

Один механизм внимания способен находить определённые зависимости, но язык содержит множество разных типов связей одновременно. Токены могут быть связаны грамматически, семантически, логически или зависеть от общего контекста предложения.

Поэтому Transformer использует Multi-Head Attention - несколько независимых "голов" внимания, работающих параллельно.

Каждая голова получает собственные преобразования Query, Key и Value и может научиться концентрироваться на разных свойствах текста. Одна может сильнее учитывать соседние слова, другая - дальние зависимости, третья - связи между объектами или частями предложения.

Результаты всех голов объединяются и снова преобразуются в единое представление. Это позволяет модели анализировать один и тот же текст сразу с нескольких сторон.

Количество голов само по себе не означает, что каждой из них заранее назначена конкретная функция. Эти специализации возникают в процессе обучения модели.

Механизм Attention также напрямую связан с тем, сколько информации модель может учитывать одновременно. Подробнее о роли контекста и внимания можно прочитать в материале "Почему нейросети забывают длинные диалоги: как работают контекст, память и Attention".

Self-Attention делает Transformer особенно эффективным для обработки текста: каждый токен может учитывать информацию из всего доступного контекста. Но чтобы увидеть работу архитектуры целиком, важно проследить полный путь текста - от исходной строки до предсказания следующего токена.

Как Transformer обрабатывает текст шаг за шагом

Работа Transformer начинается задолго до того, как модель выдаёт готовый ответ. Сначала исходный текст превращается в последовательность токенов, затем каждый из них получает числовое представление, проходит через слои внимания и нейронные блоки, после чего модель вычисляет вероятность следующего токена.

Этот процесс повторяется много раз. Именно так большая языковая модель постепенно строит предложение, добавляя по одному новому элементу к уже существующему контексту.

Превращение текста в токены и векторы

Предположим, пользователь вводит фразу: "Как работает нейросеть?". Сначала токенизатор разбивает её на элементы. В зависимости от конкретной модели отдельным токеном может стать целое слово, его часть или знак пунктуации.

Каждому токену соответствует числовой идентификатор. Но сами номера вроде 1523 или 8471 не содержат полезной информации о значении слов, поэтому следующим этапом становится преобразование токенов в эмбеддинги - многомерные числовые векторы.

В таких векторах модель может кодировать множество признаков и постепенно изменять их в зависимости от контекста. Подробнее этот механизм разобран в статье "Эмбеддинги: как нейросети превращают слова, тексты и изображения в векторы".

К эмбеддингам также добавляется информация о позиции токенов. Без неё Transformer видел бы набор элементов, но не мог бы надёжно определить их порядок.

Расчёт внимания между токенами

Полученные представления поступают в слой Self-Attention. Для каждого токена формируются Query, Key и Value, после чего модель рассчитывает, насколько сильно один элемент должен учитывать другой.

Если контекст небольшой, можно представить это как таблицу связей между всеми токенами. Каждый элемент сопоставляется с другими и получает собственный набор весов внимания.

Например, в фразе "Кошка лежала на диване, потому что она устала" токен, соответствующий слову "она", может получить высокий вес связи с "кошка". Благодаря этому его новое представление будет учитывать информацию о том, к какому объекту относится местоимение.

После Attention каждый токен уже содержит часть информации от других элементов контекста. Причём набор этой информации отличается для каждого положения в последовательности.

Обработка через нейронные слои

Результат механизма внимания передаётся дальше в Feed-Forward Network. Это обычная нейронная сеть, которая независимо обрабатывает представление каждого токена и выполняет дополнительные нелинейные преобразования.

Затем данные переходят в следующий Transformer-блок, где снова выполняются Attention и обработка через нейронную сеть. Современная LLM может содержать множество таких слоёв.

На ранних уровнях модель может выделять сравнительно простые зависимости, а после нескольких последовательных преобразований представления становятся значительно сложнее. В них учитываются контекст, структура фразы и закономерности, найденные моделью во время обучения.

Важно, что внутри Transformer не хранится готовое значение слова в привычном человеческом смысле. Представление постоянно меняется. Токен "ключ" в предложении про дверной замок и тот же токен в разговоре о криптографии после обработки получит различный контекст.

Как модель предсказывает следующий токен

После прохождения всех Transformer-блоков языковая модель получает итоговое представление текущей последовательности. Затем специальный выходной слой преобразует его в набор чисел для всех токенов, которые модель потенциально может поставить следующими.

Эти значения превращаются в вероятностное распределение. Например, после фразы "Столица Франции -" токен "Париж" должен получить гораздо более высокую вероятность, чем случайные слова вроде "процессор" или "океан".

Модель выбирает следующий токен с учётом полученного распределения и настроек генерации. После этого выбранный элемент добавляется к последовательности, и весь процесс повторяется уже с обновлённым контекстом.

Получается своеобразный цикл:
текст → токены → эмбеддинги → Transformer-блоки → вероятности → следующий токен → обновлённый текст.

Именно поэтому LLM технически не создаёт весь ответ одним вычислением. Она генерирует последовательность постепенно, каждый раз используя уже созданную часть ответа как дополнительный контекст для следующего предсказания.

Такой принцип кажется относительно простым, но в крупных моделях он масштабируется до миллиардов параметров и огромного количества вычислений. Способность Transformer эффективно выполнять эти операции и стала одной из главных причин, почему архитектура оказалась основой современных LLM.

Почему современные LLM построены на Transformer

Transformer стал основой современных LLM не из-за одной отдельной особенности, а благодаря сочетанию нескольких свойств: эффективной работе с контекстом, возможности параллельных вычислений и хорошей масштабируемости. Именно это позволило создавать модели с миллиардами параметров и обучать их на огромных массивах текста.

Параллельная обработка данных вместо последовательной

Главное преимущество Transformer перед классическими RNN и LSTM - отсутствие необходимости строго последовательно передавать состояние от одного токена к следующему во время обучения.

Self-Attention позволяет одновременно рассчитывать связи между множеством элементов последовательности. Такие операции хорошо подходят для GPU и других специализированных ускорителей, которые способны выполнять огромное количество матричных вычислений параллельно.

Для больших моделей это критически важно. Если бы обучение по-прежнему зависело от последовательной обработки каждого элемента, увеличение длины контекста и размера нейросети происходило бы значительно медленнее.

Именно поэтому Transformer оказался особенно удачной архитектурой для эпохи масштабного машинного обучения: его устройство хорошо соответствует возможностям современного вычислительного оборудования.

Масштабирование до миллиардов параметров

Transformer удобно увеличивать. Разработчики могут добавлять новые блоки, расширять внутреннюю размерность модели, увеличивать количество голов внимания и обучать нейросеть на большем объёме данных.

Так появились большие языковые модели с миллиардами и даже сотнями миллиардов параметров. Параметры - это числовые значения, которые модель корректирует в процессе обучения и использует для обработки входных данных.

При этом само по себе увеличение количества параметров не гарантирует пропорционального роста качества. Результат зависит от архитектуры, обучающих данных, вычислительного бюджета и методов обучения. Но Transformer оказался достаточно устойчивой основой, чтобы эффективно масштабировать все эти компоненты одновременно.

Работа с длинным контекстом

Для языковой модели важно учитывать не только последнее слово или предложение, но и большой объём предыдущего текста. Это позволяет продолжать длинный диалог, анализировать документы, писать связный код и учитывать инструкции, данные ранее в разговоре.

Self-Attention позволяет токенам обращаться к другим элементам доступного контекста напрямую. Благодаря этому модель может использовать информацию, расположенную значительно раньше в последовательности.

Однако это не означает, что Transformer обладает неограниченной памятью. Каждая модель имеет определённое контекстное окно - максимальный объём токенов, который она может учитывать за один проход.

Кроме того, классический Self-Attention становится вычислительно дорогим при увеличении длины последовательности, поскольку количество сравнений между токенами быстро растёт. Поэтому современные архитектуры используют различные оптимизации внимания, способы экономии памяти и другие методы обработки длинного контекста.

Как Transformer используется в GPT и других языковых моделях

LLM семейства GPT используют преимущественно decoder-only архитектуру Transformer. Во время обучения модель получает текст и учится предсказывать следующий токен на основе предыдущих.

Например, если вход выглядит как "Вода замерзает при температуре", нейросеть должна увеличить вероятность продолжения, соответствующего наиболее подходящему контексту. Миллиарды подобных примеров постепенно настраивают параметры модели.

После обучения тот же принцип используется при генерации ответа. Модель получает запрос пользователя, обрабатывает его через Transformer-блоки, выбирает следующий токен, добавляет его к контексту и повторяет процедуру.

Transformer применяется не только в GPT-подобных системах. Существуют encoder-only, decoder-only и encoder-decoder модели, каждая из которых оптимизирована под свои задачи. Одни лучше подходят для анализа текста и получения представлений, другие - для генерации, третьи - для преобразования одной последовательности в другую.

Ограничения архитектуры Transformer

Несмотря на успех, Transformer не является идеальной архитектурой. Одна из главных проблем - высокая вычислительная стоимость Self-Attention при длинном контексте. Чем больше токенов модель должна сопоставлять между собой, тем больше требуется памяти и вычислений.

Крупные LLM также требуют значительных ресурсов для обучения и работы. Большое количество параметров увеличивает требования к памяти ускорителей, пропускной способности и энергопотреблению.

Кроме того, Transformer не хранит знания как обычная база данных и не проверяет автоматически истинность генерируемой информации. Он предсказывает вероятное продолжение последовательности на основе закономерностей, усвоенных во время обучения. Поэтому даже очень крупная модель может уверенно сформировать неправильный ответ.

Тем не менее сочетание масштабируемости, механизма внимания и эффективности параллельных вычислений сделало Transformer наиболее успешной архитектурой для современных языковых моделей. Именно на этой основе стало возможно создание LLM, способных работать с огромными объёмами текста и выполнять широкий диапазон задач.

Заключение

Архитектура Transformer изменила подход к обработке текста благодаря механизму внимания. Вместо последовательной передачи информации от одного элемента к другому модель превращает токены в векторные представления, сравнивает их через Self-Attention и постепенно уточняет контекст внутри последовательности Transformer-блоков.

Именно эта схема - токены → эмбеддинги → Attention → нейронные слои → предсказание следующего токена - лежит в основе работы современных LLM. Transformer хорошо масштабируется, эффективно использует возможности GPU и позволяет учитывать связи между элементами даже на больших расстояниях внутри контекста.

При этом Transformer не является "понимающим текст" механизмом в человеческом смысле. Он работает с математическими представлениями и вероятностями, а качество результата зависит от обучения, данных, размера модели и доступного контекста. Тем не менее именно сочетание масштабируемости и механизма внимания сделало эту архитектуру фундаментом современного генеративного искусственного интеллекта.