Transformer là kiến trúc học sâu đã thay đổi lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên và nhiều lĩnh vực AI khác. Điểm nổi bật của nó là cơ chế attention giúp mô hình học quan hệ giữa các phần tử trong chuỗi một cách hiệu quả.
Tổng quan
Khác với RNN, Transformer xử lý toàn bộ chuỗi song song nhờ self-attention. Điều này giúp tăng tốc huấn luyện và mở rộng lên các mô hình rất lớn.
Encoder và Decoder
Encoder tạo biểu diễn ngữ nghĩa của đầu vào bằng embedding, positional encoding, multi-head attention và feed-forward. Decoder sử dụng masked attention và cross attention để sinh từng token đầu ra.
- Attention: học mức độ liên quan giữa các token.
- Positional Encoding: bổ sung thông tin thứ tự.
- Multi-Head Attention: học nhiều kiểu quan hệ đồng thời.
Attention là thành phần cốt lõi tạo nên sức mạnh của Transformer.
Huấn luyện và ứng dụng
Transformer được huấn luyện bằng lan truyền ngược, hàm mất mát và optimizer. Kiến trúc này được ứng dụng trong dịch máy, mô hình ngôn ngữ, thị giác máy tính và nhiều bài toán sinh dữ liệu.
Kết luận
Transformer là nền tảng của phần lớn các mô hình AI hiện đại nhờ khả năng biểu diễn mạnh, huấn luyện song song và mở rộng quy mô.