Трансформер (Transformer) — це тип нейронної мережі, який став основою сучасних моделей штучного інтелекту, зокрема ChatGPT, BERT і DALL·E.
На відміну від попередніх архітектур (RNN, LSTM), трансформери здатні ефективно працювати з довгими послідовностями тексту або даних завдяки механізму уваги (attention), який дозволяє моделі зосереджуватися на найважливіших частинах вхідної інформації.
🔍 Коротке визначення #
Трансформер (Transformer) — це архітектура глибинного навчання, яка обробляє послідовності даних без рекурентних зв’язків, використовуючи механізм Self-Attention для виявлення контекстних зв’язків між елементами.
🧠 Як працює Transformer #
- Вхідні дані (tokens) перетворюються у числові вектори через embedding.
- Self-Attention оцінює, які частини послідовності важливі для поточного елемента.
- Блоки енкодера та декодера паралельно обробляють дані, визначаючи зв’язки та структуру.
- Вихід генерується покроково, формуючи текст, прогноз або інше представлення даних.
📘 Завдяки паралельній обробці, трансформери навчаються значно швидше, ніж RNN, і краще зберігають контекст.
🧩 Основні компоненти архітектури #
- Encoder — аналізує вхідні дані, витягаючи зміст.
- Decoder — генерує результат (текст, переклад, відповідь).
- Self-Attention Layer — визначає, на які частини даних звертати увагу.
- Feed Forward Network — перетворює результати уваги.
- Positional Encoding — додає інформацію про порядок елементів у послідовності.
🧮 Ключові поняття #
- Attention — механізм вагового визначення важливості слів чи ознак.
- Self-Attention — увага до всіх елементів у межах однієї послідовності.
- Multi-Head Attention — кілька “голів” уваги, які вивчають різні зв’язки одночасно.
- Pretraining / Fine-tuning — попереднє та цільове навчання моделі.
💡 Відомі моделі на основі Transformer #
- BERT (Google) — двонаправлена модель для розуміння контексту тексту.
- GPT (OpenAI) — генеративна модель для створення тексту.
- T5 (Google) — уніфікована архітектура для NLP-завдань.
- ViT (Vision Transformer) — застосування трансформерів до зображень.
- Whisper (OpenAI) — модель розпізнавання мовлення на основі трансформера.
⚖️ Переваги Transformer #
✅ Підтримує паралельне навчання, що прискорює тренування великих моделей.
✅ Зберігає довготривалий контекст — може аналізувати великі обсяги тексту.
✅ Універсальність: використовується для текстів, зображень, аудіо, відео.
Недоліки:
- Висока обчислювальна складність.
- Потребує великих обсягів даних і енергії для навчання.
- Складність інтерпретації механізмів уваги.
🧩 Зв’язок з іншими поняттями #
- Глибинне навчання (Deep Learning)
- Нейронна мережа
- Машинне навчання (Machine Learning)
- Self-Attention
- BERT
- GPT
🌍 Застосування трансформерів в Україні #
- Використовуються у локальних моделях обробки української мови (наприклад, lang-uk, ukrainian-roberta).
- Застосовуються у стартапах, що працюють з AI-контентом, аналітикою текстів і чат-ботами.
- Активно досліджуються у UCU DS School, AI Ukraine, SoftServe R&D.
📚 Джерела #
- Vaswani, A. et al. Attention Is All You Need (2017)
- OpenAI GPT Papers (2018–2024)
- Google Research: BERT, T5, ViT Papers
- Hugging Face Documentation
- UCU DS School Reports
🏷️ Категорії: #
Глибинне навчання • Нейронні мережі • Штучний інтелект
