УДК 004.89

Анализ архитектуры и принципов функционирование трансформеров при автоматической генерации текста

Л.О. Белоконь^*1, О.И. Федяев^*2

^*1 магистрант, Донецкий национальный технический университет, levabelokon2222@gmail.com

^*2 к.т.н, доцент, Донецкий национальный технический университет, olegfedyayev@mail.ru, OrcID: 0000-0001-6822-7306, SPIN-код: 7777-3791

Белоконь Л.О., Федяев О.И. Анализ архитектуры и принципов функционирование трансформеров при автоматической генерации текста. В статье приведен анализ архитектуры трансформеров при генерации текста. Были выявлены основные принципы обработки входного текста, рассмотрены особенности работы трансформеров. Сделан обзор реальных примеров использования архитектуры трансформеров, определено направление дальнейшей работы по программной реализации алгоритмов работы трансформера.

Ключевые слова: трансформер, искусственный интеллект, GPT, энкодер, декодер, механизм внимания.

Введение

Трансформер — архитектура глубокой нейронной сети, представленная в 2017 году и создавшая революцию в области автоматической генерации текста. Его уникальность заключается в созданном механизме внимания, который позволил достичь больших результатов в естественности генерируемого текста [1].

Актуальность трансформеров объясняется их высокой гибкостью, масштабируемостью и качеством обработки данных. Эти модели позволяют автоматизировать сложные задачи, требующие глубокого понимания контекста, такие как генерация связных и логически последовательных текстов, что ранее было практически недостижимо для традиционных моделей. В современном мире, где ежедневно генерируется и обрабатывается огромное количество текстовой информации, трансформеры находят применение в различных сферах. Они используются в образовании, бизнесе, медицине, медиа и даже в повседневной жизни, что ускоряет процессы, экономит время и повышает качество решений. Это делает данное направление искусственного интеллекта одним из самых перспективных.

С момента появления архитектуры трансформеров были разработаны мощные языковые модели, такие как GPT, BERT, T5, которые способны генерировать текст, переводить, анализировать и структурировать данные. Трансформеры стали основой для автоматических переводчиков, таких как Google Translate и Microsoft Translator, где они обеспечивают высокое качество перевода [2]. Они также широко применяются в чат-ботах и виртуальных ассистентах, таких как Siri и Alexa, что значительно улучшило их способность понимать и обрабатывать запросы пользователей. В текстовых редакторах и поисковых системах трансформеры используются для автодополнения текста и автоматической корректировки, что делает написание текста более удобным. В дополнение к этому, трансформеры успешно применяются в генерации художественных текстов, таких как рассказы, стихи и сценарии.

Перспективы развития включают создание моделей, которые смогут адаптироваться к ресурсам устройств, таких как смартфоны, или использоваться в облачных сервисах с низким энергопотреблением. Необходимо разрабатывать трансформеры, способные работать в реальном времени с большими объёмами данных, а также улучшать их интеграцию в образовательные и профессиональные инструменты для помощи в написании текстов или управлении документацией.

Целью данной статьи является анализ архитектуры и принципов функционирования трансформера с фокусированием на повышение естественности генерируемого текста, а также рассмотрение ключевых элементов его архитектуры, анализ роли внимания в процессе генерации текста.

Архитектура трансформера

Трансформер состоит из двух основных частей: кодировщика и декодера [3]. Энкодер преобразует входной текст в векторное представление, учитывая взаимосвязи между словами. Декодер использует это векторное представление для генерации выходного текста, предсказывая следующее слово в последовательности. Кодирование происходит в несколько этапов.

В первом этапе работы трансформера происходит преобразование входных данных в векторы с помощью эмбеддинга. Он делает слова "понятными" для модели, преобразуя их в форму, которую трансформер может обработать.

Далее, для того чтобы модель могла учитывать порядок слов в предложении, применяется позиционное кодирование. Трансформеры не обрабатывают текст по порядку, как это делают рекуррентные нейронные сети, а используют механизмы внимания, которые работают с контекстом всех слов одновременно. Позиционные векторы добавляются к эмбеддингам слов, что позволяет трансформеру понимать структуру текста и его грамматику. После применения позиционного кодирования, эмбеддинги и позиционные векторы суммируются, и данные передаются на следующую стадию — в слой внимания [4]. На этом этапе трансформер анализирует взаимосвязи между всеми словами в предложении, чтобы понять, какие из них важны для предсказания или понимания контекста. Это осуществляется с помощью механизма внимания, который вычисляет, какое внимание стоит уделить каждому слову в зависимости от его значимости для других слов в предложении. Механизм внимания позволяет модели эффективно работать с длинными зависимостями между словами.

Затем наступает этап добавления и нормализации. После вычисления внимания модель применяет процедуру нормализации, чтобы стабилизировать обучение и улучшить производительность. Нормализация помогает сгладить значения векторов, уменьшая колебания и ускоряя сходимость модели. После этого векторные представления проходят через полносвязный слой, который преобразует их в итоговые данные, которые затем передаются в декодер. Вся эта обработка данных в энкодере позволяет модели эффективно извлекать нужную информацию из текста и передавать ее в декодер, где будет производиться генерация выходного текста или решения задачи.

Так как выход энкодера представляет собой набор слов в виде векторов, представленных векторами, необходимо проводить их позиционирование, так как важен весь контекст. Эта процедура реализуется блоками "Добавление Позиций" и "Сложение Эмбеддингов" (рис.2). В следующем блоке предусмотрено маскирование многоголовочного внимания. Этот этап подразумевает, что каждое слово должно учитывать другие, но реально учитывает только ту часть, которая была до него, ведь текст генерируется пошагово. Затем данные нормализуются для стабильности обработки. Многоголовочное внимание — это процесс распределения внимания при котором одновременно учитываются все слова предложения для понимания его смысла. На данном этапе декодер обращается к информации, которую ему передал энкодер и учитывает ее при создании текста. Блок "Полносвязный Cлой" подготавливает информацию для блока "Линейный Слой и Softmax", который преобразует данные в вероятностные значения, чтобы сделать выбор по следующему слову [5].

Принципы функционирования трансформера

Главным в трансформере является механизм внимания (attention) [6]. Он играет решающую роль в том, как сеть обрабатывает входной текст и генерирует выходной. В отличие от традиционных нейронных сетей, которые обрабатывают текст последовательно, трансформер с помощью внимания может "смотреть" на все слова в тексте одновременно, учитывая их взаимосвязь и контекст.

Механизм внимания позволяет сети "сосредоточиться" на самых релевантных частях входного текста при генерации выходного. Он определяет, какие слова в тексте являются наиболее важными для понимания смысла и для предсказания следующего слова в последовательности. Это позволяет сети "уловить" тонкие взаимосвязи между словами и создать более смысловой и когерентный выходной текст.

Важно отметить, что внимание - это не просто "сосредоточение" на одном слове. В трансформере используется механизм многоголовочного внимания (multi-head attention), который позволяет сети "смотреть" на текст с нескольких точек зрения одновременно. Каждая "голова" внимания фокусируется на разных аспектах текста, а затем информация от всех "голов" объединяется для получения более полного представления.

Например, при переводе с английского на русский, одна "голова" внимания может сосредоточиться на грамматических структурах предложения, а другая - на лексическом содержания. В результате сеть может учитывать как грамматические, так и смысловые аспекты текста при переводе.

На данном рисунке используются следующие ключевые термины.

Входные слова — отдельные слова, которые обрабатываются в процессе внимания.

Преобразование — каждый входной элемент (слово) преобразуется в компоненты: Query, Key и Value [7].

Механизм внимания — применяется внимание к словам, где: Query взаимодействуют с Key, чтобы вычислить оценку важности. Результат передаётся через Softmax для получения весов. Компонент Вес взаимодействует с Value, чтобы получить итоговое значение.

Обновлённое значение — каждое слово выходит с учётом внимания к другим словам.

Использование трансформера в реальных примерах

Архитектура трансформеров широко применяется в различных областях благодаря возможности обрабатывать последовательности данных с учётом контекста, что значительно повышает качество работы моделей искусственного интеллекта.

Одним из самых известных применений трансформеров является обработка естественного языка. Например, такие системы, как Google Translate, используют трансформеры для перевода текста между языками, позволяя достигать высокого уровня точности и учитывать контекст [8]. Виртуальные помощники, такие как Alexa, Siri и Google Assistant, тоже используют трансформеры, что позволяет им лучше понимать запросы пользователей и поддерживать диалоги с естественным звучанием. Компании также активно применяют трансформеры для анализа настроений в текстах: это помогает, например, обрабатывать отзывы клиентов и выявлять основные проблемы или положительные моменты [9].

Трансформеры широко применяются для генерации текста в творческой сфере. В таких инструментах, как автодополнение в Google Docs и Microsoft Word, трансформеры помогают предлагать подходящие продолжения для текста, делая процесс письма более удобным [10]. В создании маркетинговых материалов и статей трансформеры, такие как ChatGPT, могут генерировать контент на заданные темы.

В образовании трансформеры помогают создавать персонализированных помощников, которые могут отвечать на вопросы учащихся и предлагать дополнительные упражнения. Системы на их основе могут автоматически создавать краткие конспекты из больших текстов, что значительно упрощает обработку учебного материала для студентов. Одной из идей, появилось создание помощника для написания рефератов для студентов. На этой идее основано создание реального помощника для написания рефератов для студентов.

Выводы

В данной статье был проведён анализ архитектуры и принципов функционирования трансформеров, которые применяются при генерации текста и решении других задач обработки естественного языка. Основное внимание было уделено ключевым аспектам работы трансформеров, включая механизм внимания, процесс позиционного кодирования, работу энкодеров и декодеров, а также особенности обучения модели. В результате анализа удалось выделить главные принципы функционирования трансформеров, такие как способность эффективно учитывать контекст в текстах любой длины, использование механизмов внимания для выделения значимых частей входных данных и их адаптивность для решения различных задач.

Важным выводом данной работы является то, что трансформеры обладают огромным потенциалом для разработки новых интеллектуальных систем, которые могут помогать людям в повседневной жизни. Одним из возможных направлений практического применения может стать создание системы помощи студентам в написании рефератов. Такая система могла бы анализировать вводимые темы, генерировать структурированные и логически выверенные тексты, а также помогать в доработке уже написанных материалов. Проведённый анализ показывает, что трансформеры могут стать основой для разработки высокоэффективных средств обработки текста, которые способны улучшить качество и скорость выполнения различных задач с текстами. Это открывает перспективы для дальнейшего изучения и внедрения трансформеров в различные отрасли.

Литература

1. Узких Г. Ю. Применение трансформеров в обработке естественного языка / Г. Ю. Узких // Вестник науки. — 2024. — № 8 (77) Т. 4. — С. 310-312.
2. Самохин И. С. Отдельные слабые стороны современного машинного перевода (на примере веб-службы "Google Translate") / И. С. Самохин, Н. Л. Соколова, М. Г. Сергеева // Научный диалог. — 2018. — № 10 — С. 148-157.
3. Васильев Д.Д. Использование языковых моделей T5 для задачи упрощения текста / Д.Д. Васильев // Программные продукты и системы. — 2023. — № 2 (182) — С. 228-236.
4. Макаренко А.В. Глубокие нейронные сети: зарождение, становление, состояние / А.В. Макаренко // Universum: технические науки. — 2023. — № 2 (13) — С. 22-29.
5. Чучупал В.Я. Нейросетевые модели языка для систем распознавания речи / В.Я. Чучупал // Speech Technology. — 2020.
6. Бережнов Н.И. Совершенствование механизмов внимания для архитектуры трансформер в задачах повышения качества изображений/ Н.И. Бережнов, А.А. Сирота // Компьютерная оптика — 2024. — № 5 Т.48 — С. 726-733.
7. Котенко В. В. Перспективы развития нейронного машинного перевода в контексте концепции открытого образования / В. В. Котенко // Ученые записки университета имени П.Ф. Лесгафта. — 2020. — № 4 (182) — С. 225-231.
8. Николаев И.Е. Сравнение нейросетевых моделей на архитектуре трансформеров в контексте задачи оценки компактности векторных представлений/ И.Е. Николаев, А.В. Мельников // Вестник ЮУрГУ — 2022. — №3 Т. 22 — С. 19-29.
9. Berg H. P. Recurrental neural networks for dynamic reliability analysis / H. P. Berg, T. Frohmed // Reliability: Theory & Applications — 2018. - № 2 — С.23-35.
10. Firsanova V. The advantages of human evaluation of sociomedical question answering systems / V. Firsanova // International Journal of Open Information Technologies — 2021. - № 12 — С. 53-59.

Белоконь Л.О., Федяев О.И. Анализ архитектуры и принципов функционирование трансформеров при автоматической генерации текста. В статье приведен анализ архитектуры трансформеров при генерации текста. Были выявлены основные принципы обработки входного текста, рассмотрены особенности работы трансформеров. Сделан обзор реальных примеров использования архитектуры трансформеров, определено направление дальнейшей работы по программной реализации алгоритмов работы трансформера.

Ключевые слова: трансформер, искусственный интеллект, GPT, энкодер, декодер, механизм внимания.

Belokon L.O., Fedyaev O.I. Analysis architecture and principles of transformer operation in automatic text generation. This article provides an analysis of the architecture of transformers in text generation. The basic principles of input text processing were identified, and the peculiarities of transformers operation were considered. Real-world examples of the use of transformer architecture have been studied, and the direction of future development has been determined using a specific example.

Keywords: transformer, artificial intelligence, GPT, encoder, decoder, attention mechanism.