Transformer là gi?
Transformer là một kiến trúc mạng neural tiên tiến dựa trên nguyên lý của học sâu, được sử dụng rộng rãi trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Ưu điểm của transformer bao gồm khả năng xử lý song song, hiểu quan hệ và ngữ cảnh, và khả năng chuyển giao. Nhược điểm của nó bao gồm đòi hỏi nhiều dữ liệu huấn luyện và tài nguyên tính toán cũng như thời gian huấn luyện dài. Positional encoding và attention mechanism là hai yếu tố quan trọng trong transformer, giúp mô hình biểu diễn vị trí và mối quan hệ giữa các token. Encoders và Decoders trong transformer chuyển đổi và dự đoán các chuỗi kết quả dựa trên dữ liệu đầu vào.
- Transformer là một kiến trúc mạng neural tiên tiến dựa trên nguyên lý của học sâu, được sử dụng rộng rãi trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP).
- Ưu điểm của transformer bao gồm khả năng xử lý song song, hiểu quan hệ và ngữ cảnh giữa các token, cũng như khả năng chuyển giao cho nhiều ứng dụng.
- Positional encoding được sử dụng để biểu diễn vị trí của các token trong câu và làm cho transformer có thể hiểu được thứ tự của chúng.
- Attention mechanism là ý tưởng cốt lõi của transformer, giúp mô hình biểu diễn mối quan hệ giữa các token và thực hiện xử lý song song.
- Encoders trong transformer chuyển đổi các token thành các vector ẩn bằng cách sử dụng positional encoding và attention mechanism.
- Decoders trong transformer sử dụng các vector ẩn từ encoders để tạo ra các chuỗi kết quả dự đoán, đồng thời sử dụng masked attention để dự đoán token tiếp theo trong chuỗi.
Ưu điểm và nhược điểm
Transformer:
Ưu điểm:
- Khả năng xử lý song song.
- Hiểu quan hệ và ngữ cảnh giữa các token.
- Khả năng chuyển giao cho nhiều ứng dụng.
Nhược điểm:
- Yêu cầu nhiều dữ liệu huấn luyện và tài nguyên tính toán.
- Cần nhiều thời gian huấn luyện.
Positional encoding:
Ưu điểm:
- Biểu diễn vị trí của các token trong câu.
- Giúp transformer hiểu được thứ tự của các token.
Nhược điểm:
- Cần phải được tính toán cho mỗi token trong câu, tăng độ phức tạp tính toán.
Attention mechanism:
Ưu điểm:
- Giúp mô hình biểu diễn mối quan hệ giữa các token.
- Cho phép xử lý song song trong transformer.
Nhược điểm:
- Yêu cầu nhiều tài nguyên tính toán.
- Độ phức tạp của mô hình.
Encoder và Decoder:
Ưu điểm:
- Biểu diễn hiệu quả ngữ cảnh và mối quan hệ giữa các token.
- Cho phép dự đoán chuỗi đầu ra dựa trên chuỗi đầu vào.
Nhược điểm:
- Yêu cầu nhiều tài nguyên tính toán, đặc biệt là với số lượng lớn các layer.
