🔴 Сложный ⏱️ 25 минут

Transformers: революция в обработке последовательностей

🎯 Зачем это нужно?

Представь, что ты читаешь предложение: “Банк на берегу реки выдал кредит”. Чтобы понять значение слова “банк”, твой мозг мгновенно анализирует ВСЕ слова в предложении - “река” подсказывает, что речь о финансовом учреждении, а не о речном берегу 🏦

Именно так работают Transformers! Они смотрят на ВСЕ слова одновременно, а не по порядку, как старые нейросети. Результат? ChatGPT, переводчик Google, GitHub Copilot - все они используют эту архитектуру!

💰 Netflix экономит $1B/год благодаря рекомендательным системам на Transformers 🔍 Google Search обрабатывает 8.5B запросов в день с помощью BERT (модель на Transformers) 💻 GitHub Copilot пишет 46% кода разработчиков, используя GPT (тоже Transformer)

📚 История вопроса

До 2017 года для обработки текста использовали RNN и LSTM - они читали слова по порядку, как человек читает книгу. Но это было медленно и они “забывали” начало длинных предложений 😅

Всё изменила статья “Attention Is All You Need” от Google Brain. Авторы предложили радикальную идею: а что если смотреть на ВСЕ слова сразу? Так родились Transformers - от слова “transform” (преобразовывать).

Интересный факт: название “Transformer” появилось случайно - авторы долго не могли придумать имя для архитектуры! 🤖

💡 Интуиция

Представь, что ты изучаешь для экзамена. Обычный подход (как RNN): - Читаешь учебник страница за страницей - К концу забываешь, что было в начале - Медленно и неэффективно

Подход Transformers (как гений-студент): - Сразу видит ВСЮ книгу целиком - Понимает связи между любыми частями - Может сразу найти ответ на любой вопрос

[МЕДИА: image_01] Описание: Сравнение RNN (последовательная обработка) и Transformer (параллельная обработка с attention) Промпт: “educational diagram comparing RNN sequential processing vs Transformer parallel attention mechanism, arrows showing information flow, text tokens, neural network visualization, modern tech illustration style”

Ключевая идея - Attention mechanism (механизм внимания). Это математический способ сказать: “При обработке слова X, обрати внимание на слова Y и Z, они важны для понимания контекста”.

📐 Формальное определение

Transformer - это архитектура нейронной сети, основанная на механизме self-attention, который позволяет модели обрабатывать всю последовательность параллельно.

Ключевые компоненты:

1. Self-Attention: Attention(Q,K,V) = softmax(QK^T/√d_k)V

Где: - Q (Query) - “что я ищу?” - K (Key) - “что у меня есть?”
- V (Value) - “какую информацию передать?” - d_k - размерность ключей (для стабильности)

2. Multi-Head Attention: Вместо одного “взгляда” на последовательность, используем h разных “головок внимания”:

MultiHead(Q,K,V) = Concat(head₁,…,head_h)W^O

Каждая головка может фокусироваться на разных аспектах - грамматике, семантике, синтаксисе.

[МЕДИА: image_02] Описание: Архитектура Transformer с encoder-decoder блоками, attention механизмами и residual connections Промпт: “detailed technical diagram of transformer architecture, encoder-decoder structure, multi-head attention blocks, feed-forward networks, residual connections, layer normalization, professional neural network illustration”

🔍 Примеры с разбором

Пример 1: Как работает Self-Attention

Предложение: “Кот сидит на коврике”

Шаг 1: Каждое слово получает векторы Q, K, V ```python

Упрощенный пример

tokens = [“кот”, “сидит”, “на”, “коврике”]

Каждый токен → вектор размерности d_model (например, 512)

Шаг 2: Вычисляем attention веса Для слова “кот” считаем, насколько оно связано с каждым словом: кот ↔ кот: высокий вес (0.4) кот ↔ сидит: средний вес (0.3) кот ↔ на: низкий вес (0.1) кот ↔ коврике: средний вес (0.2) Шаг 3: Обновляем представление слова “кот” Новый вектор = 0.4×V_кот + 0.3×V_сидит + 0.1×V_на + 0.2×V_коврике Пример 2: Positional Encoding Проблема: как Transformer понимает порядок слов? Решение: добавляем позиционную информацию! code Python

Синусоидальное кодирование позиции

PE(pos, 2i) = sin(pos / 10000^(2i/d_model)) PE(pos, 2i+1) = cos(pos / 10000^(2i/d_model))

pos - позиция слова, i - индекс размерности

Каждая позиция получает уникальный “отпечаток”, который не меняется от длины последовательности. 🎮 Практика Базовый уровень 🟢 Задание 1: В предложении “Студент решает задачу по математике” какие слова будут иметь наибольший attention вес для слова “задачу”?

💡 Подсказка

Подумай, какие слова напрямую связаны с “задачей” по смыслу

✅ Ответ

“решает” (прямая связь действие-объект) и “математике” (тип задачи). “Студент” тоже важен, но меньше.

Задание 2: Почему Transformers быстрее RNN при обучении?

✅ Ответ

RNN обрабатывает слова последовательно (нельзя параллелить), Transformers - все слова одновременно (можно использовать GPU параллелизм)

Задание 3: Сколько attention весов нужно вычислить для предложения из 10 слов?

💡 Подсказка

Каждое слово “смотрит” на каждое слово (включая себя)

✅ Ответ

10 × 10 = 100 весов (матрица attention 10×10)

Продвинутый уровень 🟡 Задание 4: Почему в формуле attention есть деление на √d_k?

✅ Ответ

Для стабильности обучения. Без этого произведения QK^T могут быть очень большими, что приведет к исчезающим градиентам после softmax

Задание 5: Объясни разницу между self-attention и cross-attention

✅ Ответ

Self-attention: Q, K, V из одной последовательности. Cross-attention: Q из одной последовательности, K и V из другой (например, encoder→decoder)

Задание 6: Как Multi-Head Attention помогает модели понимать разные аспекты текста?

✅ Ответ

Разные головки фокусируются на разных типах связей: одна на синтаксисе, другая на семантике, третья на дальних зависимостях

Челлендж 🔴 Задание 7: Рассчитай вычислительную сложность self-attention для последовательности длины n

✅ Ответ

O(n²d) где d - размерность модели. Квадратичная зависимость от длины - главный недостаток Transformers

Задание 8: Почему BERT использует bidirectional attention, а GPT - unidirectional?

✅ Ответ

BERT решает задачи понимания (нужен полный контекст), GPT - генерации (нельзя видеть будущие токены, иначе задача тривиальна)

⚠️ Частые ошибки ❌ Ошибка: “Transformers всегда лучше RNN” ✅ Правильно: Transformers быстрее и эффективнее для длинных последовательностей, но требуют больше памяти 💡 Почему: Квадратичная сложность по памяти может быть критична для очень длинных текстов ❌ Ошибка: “Attention веса показывают, на что модель ‘смотрит’” ✅ Правильно: Attention веса - это статистическая зависимость, не всегда интерпретируемая как “внимание” 💡 Почему: Correlation ≠ Causation. Высокий вес может быть артефактом, не семантической связью ❌ Ошибка: “Можно просто убрать positional encoding” ✅ Правильно: Без позиционного кодирования модель не понимает порядок слов 💡 Почему: Self-attention инвариантен к перестановкам - “кот ест рыбу” = “рыбу ест кот” без PE 🎓 Главное запомнить ✅ Суть: Transformers обрабатывают всю последовательность параллельно через attention ✅ Формула: Attention(Q,K,V) = softmax(QK^T/√d_k)V ✅ Применение: Основа для GPT, BERT, T5 и большинства современных NLP моделей 🔗 Связь с другими темами Откуда пришли: Развитие идей от RNN → LSTM → Attention → Transformers Куда ведут: Vision Transformers (ViT), мультимодальные модели (CLIP), большие языковые модели (LLM) Математическая база: Линейная алгебра (матричные умножения), теория вероятности (softmax), оптимизация (градиентный спуск)

Понял тему? Закрепи в боте! 🚀

Попрактикуйся на задачах и получи персональные рекомендации от AI

💪 Начать тренировку