Transformer là kiến trúc đã làm thay đổi hoàn toàn cách xử lý dữ liệu chuỗi trong trí tuệ nhân tạo. Với cơ chế Attention mạnh mẽ, nó vượt qua các mô hình truyền thống như RNN và trở thành nền tảng của các hệ thống như GPT hay BERT.
Tổng quan kiến trúc
Transformer bao gồm hai thành phần chính: Encoder và Decoder. Encoder chịu trách nhiệm chuyển đổi dữ liệu đầu vào thành biểu diễn, trong khi Decoder sử dụng biểu diễn đó để tạo ra đầu ra.
Embedding và positional encoding
Do Transformer không xử lý dữ liệu theo thứ tự tuần tự, nó cần positional encoding để hiểu vị trí của từng token trong chuỗi. Token embedding chuyển đổi dữ liệu từ dạng rời rạc sang vector liên tục.
Cơ chế Self-Attention
Self-Attention là trái tim của Transformer. Mỗi token trong chuỗi có thể tương tác với tất cả các token khác thông qua các vector Query, Key và Value.
- Query: đại diện cho token đang xét
- Key: đại diện cho các token khác
- Value: thông tin được tổng hợp
Attention cho phép mô hình học mối quan hệ dài hạn mà không cần tuần tự.
Multi-head Attention
Thay vì chỉ sử dụng một Attention, Transformer sử dụng nhiều head song song để học nhiều kiểu quan hệ khác nhau.
Feed Forward Network
Sau Attention, mỗi token đi qua một mạng nơ-ron nhỏ để tăng khả năng biểu diễn phi tuyến.
Residual và Normalization
Residual connection giúp giữ lại thông tin ban đầu, trong khi layer normalization giúp ổn định quá trình huấn luyện.
Decoder và sinh chuỗi
Decoder sử dụng masked attention để đảm bảo rằng mô hình chỉ nhìn thấy các token trước đó khi sinh token mới.
Huấn luyện Transformer
Quá trình huấn luyện sử dụng cross-entropy loss và các kỹ thuật như teacher forcing để tăng tốc học.
Ứng dụng
Transformer được sử dụng rộng rãi trong NLP, dịch máy, tạo văn bản và thậm chí cả xử lý hình ảnh với Vision Transformer.
Kết luận
Transformer là bước tiến lớn trong AI, mở ra kỷ nguyên của các mô hình ngôn ngữ lớn và Generative AI.