Как устроены трансформеры: подробный разбор архитектуры Transformer

Что такое трансформеры?

Трансформеры изначально были разработаны для решения задачи преобразования последовательностей (sequence transduction), или нейронного машинного перевода, то есть для любых задач, где входная последовательность преобразуется в выходную. Поэтому они и получили название «Transformers».

Но начнём с начала.

Что такое модели Transformer?

Трансформер — это нейросеть, которая учится контексту последовательных данных и генерирует на его основе новые данные.

Проще говоря:

Трансформер — это тип модели искусственного интеллекта, которая учится понимать и генерировать текст, похожий на человеческий, анализируя шаблоны в больших массивах текстовых данных.

Трансформеры — это современное состояние искусства в NLP и эволюция архитектуры энкодер–декодер. Однако, в то время как классическая схема энкодер–декодер в основном опирается на рекуррентные нейронные сети (RNN) для извлечения последовательной информации, в трансформерах рекуррентность полностью отсутствует.

Так как же это работает?

Они специально спроектированы для понимания контекста и смысла через анализ связей между элементами и почти полностью полагаются на математический приём под названием «внимание».

Изображение автора.

Исторический контекст

Происходя из исследовательской работы Google 2017 года, модели трансформеров — одно из самых свежих и влиятельных достижений в машинном обучении. Первая модель Transformer была изложена в знаковой статье "Attention is All You Need".

Этот новаторский подход оказался не только теоретическим прорывом, но и получил практическую реализацию, в частности, в пакете TensorFlow Tensor2Tensor. Кроме того, группа Harvard NLP выпустила аннотированное руководство к статье с реализацией на PyTorch. Подробнее о том, как реализовать трансформер с нуля, читайте в нашем отдельном руководстве.

Их появление вызвало мощный подъём в области, часто называемой Transformer AI. Эта революционная модель заложила основу для последующих прорывов в области больших языковых моделей, включая BERT. Уже к 2018 году эти достижения называли водоразделом в NLP.

В 2020 году исследователи OpenAI представили GPT-3. Всего за несколько недель универсальность GPT-3 стала очевидна: его использовали для создания стихов, программ, песен, веб‑сайтов и многого другого, что захватило воображение пользователей по всему миру. Отмечая этот сдвиг, учёные Стэнфорда в 2021 году опубликовали работу, назвав эти инновации "базовыми моделями", подчеркнув их ключевую роль в преобразовании ИИ.

Хотя проприетарные модели изначально привлекли внимание публики, параллельно стремительно развивалась революция open-source, демократизировавшая трансформеры. Платформы вроде Hugging Face стали важными хабами для обмена моделями, но ландшафт кардинально изменился в 2023 году с выпуском семейства Llama от Meta. Это запустило движение «open-weights», доказав, что разработчикам больше не нужно полагаться на закрытые корпоративные экосистемы для создания передовых ИИ.

В течение 2024 и 2025 годов разработка с открытым исходным кодом резко ускорилась. Модели вроде масштабной Llama 3.1 от Meta и последующей серии Llama 4, наряду с высокоэффективными архитектурами от стартапов вроде Mistral и мощными моделями рассуждений от DeepSeek, показали, что открытые модели могут соответствовать, а порой и превосходить, проприетарных гигантов.

Тем временем закрытые модели продолжали развивать сложные возможности. GPT-4 в 2023 году представил мультимодальность, а GPT-4o в 2024 объединил обработку текста, изображений и аудио в одной модели.

В конце 2024 года индустрия сделала ещё один поворот с появлением серий o1 от OpenAI и открытой R1 от DeepSeek, внедрив внутренних «цепочек рассуждений» для проработки сложной логики и математики перед ответом.

К концу 2025 и в 2026 году ландшафт полностью сместился от разговорных ассистентов к автономным системам с запуском семейства GPT-5, принесшего продвинутое многошаговое планирование, долговременную память и надёжные агентные рабочие процессы в инфраструктуру предприятий.

Переход от RNN вроде LSTM к трансформерам для задач NLP

На момент появления трансформеров рекуррентные нейронные сети (RNN) были предпочтительным подходом к последовательным данным, для которых важен порядок входных элементов.

RNN работают похоже на прямые нейросети, но обрабатывают вход последовательно, по одному элементу за раз.

Трансформеры вдохновлены архитектурой энкодер–декодер в RNN. Однако вместо рекуррентности модель Transformer полностью основана на механизме внимания.

Помимо улучшения показателей RNN, трансформеры предложили новую архитектуру для таких задач, как суммирование текста, описание изображений и распознавание речи.

Так в чём основные проблемы RNN? Они малоэффективны для NLP по двум причинам:

• Они обрабатывают входные данные последовательно, одну за другой. Такой рекуррентный процесс плохо использует современные GPU, рассчитанные на параллельные вычисления, и поэтому обучение идёт медленно.
• Они неэффективны, когда элементы сильно разнесены. Информация передаётся на каждом шаге, и чем длиннее цепочка, тем выше вероятность потери информации по пути.

Переход от RNN (например, LSTM) к трансформерам в NLP обусловлен этими двумя проблемами и способностью трансформеров решать их за счёт улучшений механизма внимания:

• Уделять внимание нужным словам, независимо от их удалённости.
• Ускорять работу моделей.

Так трансформеры стали естественным развитием RNN.

Далее посмотрим, как работают трансформеры.

Архитектура Transformer

Обзор

Изначально созданные для преобразования последовательностей или нейронного машинного перевода, трансформеры превосходно конвертируют входные последовательности в выходные. Это первая модель трансдукции, полностью опирающаяся на самовнимание для вычисления представлений входа и выхода без выровненных по последовательности RNN или свёрток. Ключевая особенность архитектуры трансформеров — сохранение схемы энкодер–декодер.

Если рассматривать трансформер для перевода как чёрный ящик, он принимает предложение на одном языке, например на английском, и выдаёт его перевод на английском.

Изображение автора.

Если углубиться, чёрный ящик состоит из двух основных частей:

• Энкодер принимает вход и возвращает матричное представление этого входа. Например, английское предложение «How are you?»
• Декодер принимает это кодированное представление и итеративно генерирует выход. В нашем примере — перевод «¿Cómo estás?»

Изображение автора. Общая структура энкодера и декодера.

Однако и энкодер, и декодер — это стеки из нескольких одинаковых слоёв (по равному числу). Все энкодеры имеют одну и ту же структуру; вход поступает в каждый слой и передаётся дальше. Все декодеры также имеют одинаковую структуру, получая вход из последнего энкодера и предыдущего декодера.

Изначально архитектура включала 6 энкодеров и 6 декодеров, но число слоёв можно масштабировать. Будем считать по N слоёв каждого типа.

Изображение автора. Общая структура энкодер–декодер. Многослойность.

Имея общее представление об архитектуре, сосредоточимся на энкодере и декодере, чтобы лучше понять их работу.

Работа энкодера

Энкодер — фундаментальный компонент архитектуры трансформера. Его основная функция — преобразовать входные токены в контекстуальные представления. В отличие от ранних моделей, обрабатывавших токены независимо, энкодер трансформера учитывает контекст каждого токена относительно всей последовательности.

Его состав выглядит так:

Изображение автора. Общая структура энкодеров.

Разобьём процесс на базовые шаги:

ШАГ 1 — Входные эмбеддинги

Эмбеддинг выполняется только в самом нижнем энкодере. Энкодер начинает с преобразования входных токенов — слов или субслов — в векторы с помощью эмбеддинговых слоёв. Эти эмбеддинги отражают семантику токенов и переводят их в числовые векторы.

Все энкодеры получают список векторов фиксированного размера 512. В нижнем энкодере это словные эмбеддинги, а в остальных — выход предыдущего энкодера, расположенного ниже.

Изображение автора. Работа энкодера. Входной эмбеддинг.

ШАГ 2 — Позиционное кодирование

Поскольку у трансформеров нет механизма рекуррентности, как у RNN, они используют позиционные кодировки, которые добавляются к входным эмбеддингам, чтобы нести информацию о позиции каждого токена в последовательности. Это позволяет понимать положение слова в предложении.

Для этого исследователи предложили использовать комбинации синусоид и косинусоид для создания позиционных векторов, что позволяет применять позиционное кодирование для предложений любой длины.

В этом подходе каждое измерение соответствует своей частоте и сдвигу волны, а значения варьируются от -1 до 1, эффективно представляя каждую позицию.

Изображение автора. Работа энкодера. Позиционное кодирование.

ШАГ 3 — Стек слоёв энкодера

Энкодер трансформера состоит из стека идентичных слоёв (6 в исходной модели).

Слой энкодера преобразует все входные последовательности в непрерывное абстрактное представление, аккумулирующее знания по всей последовательности. Слой содержит два подмодуля:

• Механизм многоголового внимания.
• Полносвязную сеть.

Также используются остаточные соединения вокруг каждого подсла, после которых следует нормализация слоя.

Изображение автора. Работа энкодера. Стек слоёв энкодера

ШАГ 3.1. Механизм многоголового самовнимания

В энкодере многоголовое внимание использует специальный механизм — самовнимание. Он позволяет модели соотносить каждое слово на входе с другими словами. Например, в конкретном случае модель может связать слово «are» со словом «you».

Этот механизм позволяет энкодеру фокусироваться на разных частях входной последовательности при обработке каждого токена. Он вычисляет коэффициенты внимания на основе:

• Запроса (query) — вектора, представляющего конкретное слово или токен из входной последовательности в механизме внимания.

• Ключа (key) — также вектора в механизме внимания, соответствующего каждому слову или токену во входной последовательности.

• Значения (value), связанного с ключом и используемого для построения выхода слоя внимания. Когда запрос и ключ хорошо совпадают (то есть имеют высокий скор внимания), соответствующее значение усиливается на выходе.

Этот первый модуль самовнимания позволяет модели захватывать контекст по всей последовательности. Вместо одного внимания запросы, ключи и значения линейно проектируются h раз. На каждой из этих проекций внимание вычисляется параллельно, что даёт h-мерные выходы.

Подробная архитектура такова:

Перемножение матриц (MatMul) — скалярное произведение запроса и ключа

После прохождения запросов, ключей и значений через линейные слои выполняется перемножение матриц (скалярное произведение) между запросами и ключами, формируя матрицу оценок (score matrix).

Матрица оценок определяет, насколько сильно каждое слово должно уделять внимание другим словам. То есть каждому слову присваивается оценка относительно остальных слов в тот же момент времени. Чем выше оценка, тем больше фокус.

Этот процесс сопоставляет запросы с соответствующими ключами.

Изображение автора. Работа энкодера. Механизм внимания — перемножение матриц.

Снижение величины оценок внимания

Далее оценки масштабируются делением на квадратный корень из размерности векторов запроса и ключа. Этот шаг стабилизирует градиенты, поскольку произведения значений могут давать чрезмерно большие эффекты.

Изображение автора. Работа энкодера. Снижение оценок внимания.

Применение softmax к скорректированным оценкам

Затем к скорректированным оценкам применяется функция softmax, чтобы получить веса внимания — вероятности от 0 до 1. Softmax усиливает большие оценки и подавляет малые, улучшая способность модели выделять слова, заслуживающие большего внимания.

Изображение автора. Работа энкодера. Softmax по скорректированным оценкам.

Комбинирование результатов softmax с вектором значений

Далее веса, полученные из softmax, умножаются на вектор значений, формируя выходной вектор.

В этом процессе сохраняются только слова с высокими оценками softmax. Наконец, выходной вектор подаётся в линейный слой для дальнейшей обработки.

Изображение автора. Работа энкодера. Комбинирование результатов softmax со вектором значений.

Итак, мы получили выход механизма внимания!

Почему это называется многоголовым вниманием?

Помните, что до начала процесса мы разбиваем запросы, ключи и значения на h частей. Этот процесс самовнимания выполняется отдельно в каждой из этих меньших стадий — «голов». Каждая голова независимо формирует свой выходной вектор.

Затем ансамбль проходит через финальный линейный слой — своего рода фильтр тонкой настройки их совместной работы. Сила подхода — в разнообразии обучения каждой головы, что обогащает энкодер многогранным пониманием.

Чтобы глубже понять механизм внимания, см. наш туториал о многоголовом внимании в трансформерах.

ШАГ 3.2. Нормализация и остаточные соединения

За каждым подслеем энкодера следует шаг нормализации. Также выход каждого подслея складывается со своим входом (остаточное соединение), что помогает смягчить проблему затухающего градиента и позволяет строить более глубокие модели. Этот процесс повторяется и после полносвязной сети.

Изображение автора. Работа энкодера. Нормализация и остаточное соединение после многоголового внимания.

ШАГ 3.3. Полносвязная нейросеть

Нормализованный остаточный выход идёт дальше через поэлементную полносвязную сеть — важный этап дополнительной обработки.

Эта сеть — пара линейных слоёв с активацией ReLU между ними, выступающей в роли моста. После обработки выход возвращается и складывается со входом этой же поэлементной полносвязной сети.

Затем снова выполняется нормализация, чтобы всё было согласовано для следующих шагов.

Изображение автора. Работа энкодера. Подслой полносвязной сети.

ШАГ 4 — Выход энкодера

Выход последнего слоя энкодера — набор векторов, каждый из которых представляет входную последовательность с богатым контекстом. Этот выход затем поступает в декодер модели Transformer.

Такое тщательное кодирование направляет декодер, помогая ему уделять внимание нужным словам входа при декодировании.

Представьте башню из N слоёв энкодера. Каждый слой получает шанс изучить и уловить разные аспекты внимания, как слои знаний. Это разнообразит понимание и может заметно усилить предсказательные способности сети трансформера.

Работа декодера

Роль декодера — генерировать текстовые последовательности. По аналогии с энкодером он содержит схожие подслаи: два слоя многоголового внимания, поэлементный полносвязный слой, а также остаточные соединения и нормализацию после каждого подслея.

Изображение автора. Общая структура энкодеров.

Эти компоненты работают похоже на слои энкодера, но с одним отличием: каждый слой многоголового внимания в декодере имеет свою задачу.

Финальный этап процесса в декодере — линейный слой, выступающий классификатором, за которым следует softmax для вычисления вероятностей слов.

Структура декодера специально разработана для пошаговой генерации выхода путём декодирования закодированной информации.

Важно, что декодер работает авторегрессионно, начиная с стартового токена. Он использует список ранее сгенерированных выходов как свои входы, вместе с выходами энкодера, богатыми информацией внимания по исходному входу.

Это последовательное декодирование продолжается до появления токена, сигнализирующего об окончании генерации.

ШАГ 1 — Выходные эмбеддинги

В начале работы декодера процесс зеркалирует энкодер: вход проходит через эмбеддинговый слой

ШАГ 2 — Позиционное кодирование

После эмбеддинга, как и в энкодере, вход проходит через слой позиционного кодирования. Этот этап формирует позиционные эмбеддинги.

Далее позиционные эмбеддинги поступают в первый слой многоголового внимания декодера, где тщательно вычисляются оценки внимания, специфичные для входа декодера.

ШАГ 3 — Стек слоёв декодера

Декодер состоит из стека идентичных слоёв (6 в исходной модели). Каждый слой включает три основных компонента:

ШАГ 3.1. Маскированное самовнимание

Это похоже на самовнимание в энкодере, но с важным отличием: позиции не могут смотреть вперёд на последующие позиции, то есть каждое слово не зависит от будущих токенов.

Например, при вычислении оценок внимания для слова "are" важно, чтобы оно не заглядывало на "you", которое идёт дальше по последовательности.

Изображение автора. Работа декодера. Первая маска многоголового внимания.

Такое маскирование гарантирует, что предсказания для позиции зависят только от уже известных выходов на предыдущих позициях.

ШАГ 3.2 — Междуэнкодерное и декодерное внимание (cross-attention)

Во втором слое многоголового внимания декодера возникает уникальное взаимодействие энкодера и декодера. Здесь выходы энкодера играют роли запросов и ключей, а выходы первого слоя внимания декодера служат значениями.

Такая схема выравнивает вход энкодера с входом декодера, позволяя декодеру выделять наиболее релевантные части входа энкодера.

После этого выход второго слоя многоголового внимания проходит через поэлементный полносвязный слой для дополнительной обработки.

Изображение автора. Работа декодера. Внимание энкодер–декодер.

В этом подслее запросы приходят из предыдущего слоя декодера, а ключи и значения — из выхода энкодера. Это позволяет каждой позиции декодера учитывать все позиции входной последовательности, эффективно интегрируя информацию энкодера с данными в декодере.

ШАГ 3.3. Полносвязная нейросеть

Как и в энкодере, каждый слой декодера включает полносвязную сеть, применяемую к каждой позиции отдельно и одинаково.

ШАГ 4. Линейный классификатор и softmax для генерации вероятностей выхода

Путешествие данных по трансформеру завершается прохождением через финальный линейный слой, который выступает классификатором.

Размер классификатора соответствует числу классов (количеству слов в словаре). Например, при 1000 классах, представляющих 1000 разных слов, выход классификатора — массив из 1000 элементов.

Затем этот выход подаётся в слой softmax, который преобразует его в вероятности от 0 до 1. Наивысшая вероятность — ключевая: её индекс указывает на слово, которое модель предсказывает следующим в последовательности.

Изображение автора. Работа декодера. Финальный выход трансформера.

Нормализация и остаточные соединения

Каждый подслай (маскированное самовнимание, внимание энкодер–декодер, полносвязная сеть) сопровождается нормализацией и включает остаточное соединение.

Выход декодера

Выход финального слоя преобразуется в предсказанную последовательность — обычно через линейный слой и softmax для получения распределения по словарю.

Декодер включает только что сгенерированный выход в растущий список входов и продолжает декодирование. Цикл повторяется до предсказания специального токена, сигнализирующего завершение.

Токен с наивысшей вероятностью назначается итоговым классом, часто это end‑токен.

И снова: декодер не ограничен одним слоем. Он может иметь N слоёв, каждый из которых опирается на вход от энкодера и предыдущих слоёв. Такая архитектура позволяет модели диверсифицировать фокус и извлекать различные паттерны внимания в головах внимания.

Многослойный подход может существенно улучшить способность к предсказанию, формируя более тонкое понимание различных комбинаций внимания.

Итоговая архитектура выглядит так (из оригинальной статьи):

Изображение автора. Оригинальная структура трансформеров.

Чтобы лучше понять архитектуру, рекомендуем реализовать трансформер с нуля по этому руководству по построению трансформера на PyTorch.

Реальные модели трансформеров

BERT

В 2018 году Google выпустила BERT — фреймворк с открытым исходным кодом для обработки естественного языка, который произвёл революцию в NLP благодаря двунаправленному обучению, позволяющему делать более контекстно обоснованные предсказания следующего слова.

Понимая контекст с обеих сторон слова, BERT превзошёл предыдущие модели в задачах вопрос–ответ и понимания неоднозначного языка. В своей основе он использует трансформеры, динамически связывая каждый элемент входа и выхода.

Предобученный на Википедии, BERT отлично показал себя во множестве задач NLP, что побудило Google интегрировать его в поисковик для более естественных запросов. Эта инновация запустила гонку по созданию продвинутых языковых моделей и значительно продвинула способность области работать со сложным пониманием языка.

Подробнее о BERT читайте в нашей отдельной статье, которая знакомит с моделью BERT.

LaMDA

LaMDA (Language Model for Dialogue Applications) — модель на основе трансформеров, разработанная Google специально для диалоговых задач и представленная на Google I/O 2021. Она призвана генерировать более естественные и релевантные ответы, улучшая взаимодействие пользователей в различных приложениях.

Дизайн LaMDA позволяет понимать и отвечать на широкий спектр тем и пользовательских намерений, что делает её идеальной для чат-ботов, виртуальных ассистентов и прочих интерактивных ИИ‑систем, где важен живой разговор.

Такой фокус на понимании диалога и ответах делает LaMDA значимым шагом вперёд в обработке естественного языка и ИИ‑коммуникации.

Если хотите глубже разобраться в LaMDA, прочитайте нашу статью о LaMDA.

GPT и ChatGPT

GPT и ChatGPT, разработанные OpenAI, — это продвинутые генеративные модели, известные умением производить связный и контекстно уместный текст. GPT-1 была представлена в июне 2018 года, а GPT-3, одна из самых заметных моделей, — в 2020 году.

Эти модели умеют многое: создание контента, диалог, перевод и др. Архитектура GPT позволяет генерировать текст, очень близкий к человеческому, что полезно для творческого письма, поддержки клиентов и даже помощи в кодировании. ChatGPT — вариант, оптимизированный для бесед, — особенно силён в создании диалогов, что делает его востребованным в чат-ботах и виртуальных ассистентах.

Claude

Claude, разработанный Anthropic, — семейство ассистентов на трансформерах с фокусом на безопасность и полезность. Claude использует Constitutional AI (CAI) — подход обучения, при котором модель руководствуется набором принципов для выдачи полезных, безвредных и честных ответов.

Claude 3 (релиз 2024) представил три уровня моделей — Haiku, Sonnet и Opus — с разными компромиссами между скоростью и способностями. Модели сильны в тонких рассуждениях, следовании сложным инструкциям и удержании контекста в длинных беседах (до 200K токенов).

В 2025 и 2026 годах Anthropic выпустила модели Claude 4, последние из которых — Opus 4.6 и Sonnet 4.6 — возглавили многие бенчмарки LLM. 

Другие вариации

Ландшафт базовых моделей, особенно трансформеров, стремительно расширяется. Исследование выявило более 50 значимых моделей трансформеров, а стэнфордская группа оценила 30 из них, отметив быстрые темпы развития области. Стартап NLP Cloud, участник программы NVIDIA Inception, коммерчески использует около 25 больших языковых моделей для отраслей вроде авиаперевозок и фармацевтики.

Растёт тренд на открытость этих моделей — во многом благодаря хабу моделей Hugging Face. Также создано множество трансформерных моделей, каждая специализируется на разных NLP‑задачах, демонстрируя универсальность и эффективность архитектуры.

Подробнее обо всех базовых моделях читайте в отдельной статье — о том, что это такое и какие из них наиболее распространены.

Современные варианты трансформеров

С 2017 года трансформеры значительно эволюционировали, чтобы преодолеть ограничения и выйти в новые домены.

Vision Transformers (ViT)

Vision Transformers применяют самовнимание к изображениям, деля их на патчи и рассматривая каждый патч как токен. Подход оказался крайне эффективным для классификации изображений, детекции объектов и генерации изображений, часто превосходя традиционные CNN на больших датасетах.

Мультимодальные трансформеры

Современные модели вроде GPT-5, Gemini 3 и Llama 4 обрабатывают несколько типов входов (текст, изображения, аудио, видео) в единой архитектуре. Эти мультимодальные трансформеры используют унифицированные пространства эмбеддингов и механизмы кросс‑внимания для одновременных рассуждений между модальностями.

Эффективные трансформеры

Квадратичная сложность самовнимания ограничивает длину контекста. Несколько новаций решают это:

• Flash Attention: оптимизирует шаблоны доступа к памяти, снижая использование памяти GPU и ускоряя обучение в 2–4 раза
• Rotary Position Embeddings (RoPE): кодируют позицию с помощью матриц вращения, лучше экстраполируя на длинные последовательности
• Линейные варианты внимания: Linformer, Performer и Longformer снижают сложность до O(n) для очень длинных документов
• Mixture of Experts (MoE): активирует лишь подмножество параметров на токен, позволяя строить большие модели при сопоставимых вычислениях

Бенчмарки и продуктивность

Оценка трансформеров в NLP — это систематический процесс бенчмаркинга их эффективности и производительности.

В зависимости от задачи используются разные подходы и ресурсы:

Задачи машинного перевода

Для машинного перевода используют стандартные наборы данных, такие как WMT (Workshop on Machine Translation), где системы сталкиваются с множеством пар языков, каждая со своими вызовами.

Метрики BLEU, METEOR, TER и chrF служат ориентирами точности и беглости.

Дополнительно тестирование на разных доменах — новости, литература, технические тексты — проверяет адаптивность систем, делая их настоящими полиглотами цифрового мира.

Бенчмарки для QA

Для оценки моделей вопрос–ответ используют специальные коллекции вопросов и ответов: SQuAD (Stanford Question Answering Dataset), Natural Questions, TriviaQA.

Каждый набор — как своя игра со своими правилами. Например, SQuAD требует находить ответы в данном тексте, а другие ближе к викторинам с вопросами из любых источников.

Для оценки применяют метрики Precision, Recall, F1, а иногда и точное совпадение (Exact Match).

Бенчмарки для NLI

Для задач логических выводов на естественном языке (NLI) используют наборы SNLI (Stanford Natural Language Inference), MultiNLI и ANLI.

Это словно большие библиотеки языковых вариаций и сложных случаев, помогающие оценить, насколько хорошо модель понимает, согласуются ли утверждения, противоречат или не связаны.

Важно также смотреть, как модель справляется с тонкостями языка — отсылками, отрицаниями, кванторами «не», «все», «некоторые».

Сравнение с другими архитектурами

В мире нейросетей обычно сравнивают трансформеры с двумя заметными структурами. У каждой свои преимущества и ограничения для определённых типов данных: RNN, о которых уже не раз шла речь, и свёрточные слои.

Рекуррентные слои

Рекуррентные слои — основа рекуррентных нейронных сетей (RNN) — сильны на последовательных данных. Их преимущество — последовательные операции, важные для языка и временных рядов. В рекуррентном слое выход предыдущего шага подаётся как вход на следующий. Такой цикл позволяет сети запоминать прошлую информацию, что критично для понимания контекста.

Однако, как уже обсуждалось, у такого подхода две ключевые проблемы:

• Дольше обучение, поскольку каждый шаг зависит от предыдущего и мешает параллельной обработке.
• Сложности с долгими зависимостями из‑за затухающих градиентов: сети трудно учиться на далёких точках последовательности.

Трансформеры радикально отличаются: у них нет рекуррентности. Как мы видели, слой внимания решает обе проблемы, делая трансформеры естественным развитием RNN для задач NLP.

Свёрточные слои

Свёрточные слои — строительные блоки CNN — славятся эффективностью на пространственных данных, таких как изображения.

Эти слои используют ядра (фильтры), сканирующие входные данные для извлечения признаков. Ширину фильтров можно настраивать, фокусируясь на мелких или крупных признаках в зависимости от задачи.

Хотя свёртки отлично извлекают пространственные иерархии и паттерны, им трудно с длинными зависимостями. Они не учитывают последовательность по своей природе, что делает их менее подходящими там, где важен порядок и контекст.

Поэтому CNN и трансформеры ориентированы на разные типы данных и задач. CNN доминируют в компьютерном зрении, а трансформеры — выбор номер один для сложных последовательных задач, особенно в NLP, благодаря умению работать с дальними зависимостями.

Недостатки и ограничения трансформеров

Несмотря на успех, у трансформеров есть заметные ограничения:

• Квадратичная сложность: самовнимание масштабируется как O(n²) по длине последовательности, что делает очень длинный контекст дорогим
• Требования к памяти: крупным моделям нужно много памяти GPU, что ограничивает развёртывание
• Требования к данным: для высокой эффективности трансформерам обычно нужны огромные датасеты
• Отсутствие явных рассуждений: будучи мощными сопоставителями шаблонов, трансформеры не выполняют символических рассуждений и могут галлюцинировать факты
• Ограничения позиционного кодирования: стандартные позиционные кодировки слабо обобщаются на длины последовательностей, не встречавшиеся при обучении

Исследования продолжают устранять эти ограничения архитектурными инновациями, такими как Flash Attention, mixture-of-experts и генерация с дополнением извлечением (RAG).

Заключение

Трансформеры стали важнейшим прорывом в искусственном интеллекте и обработке естественного языка.

Благодаря эффективной работе с последовательными данными через самовнимание эти модели превзошли традиционные RNN. Их способность обрабатывать длинные последовательности и параллелить вычисления значительно ускоряет обучение.

Передовые модели, такие как BERT от Google и серия GPT от OpenAI, наглядно демонстрируют трансформирующее влияние трансформеров — от улучшения поисковых систем до генерации текста, похожего на человеческий.

В результате трансформеры стали незаменимыми в современном машинном обучении, двигая границы ИИ и открывая новые направления технологического прогресса.

Если хотите погрузиться в трансформеры и их практику, начните с нашей статьи о трансформерах и Hugging Face. Также вы можете узнать, как построить трансформер на PyTorch, — в нашем подробном гайде.