Transformer (arquitectura de aprendizaje profundo)

Algoritmo de aprendizaje automático utilizado para el procesamiento del lenguaje natural

La primera arquitectura Transformer, como se describe en el artículo de 2017 Attention Is All You Need .

Un transformador es una arquitectura de aprendizaje profundo desarrollada por Google y basada en el mecanismo de atención de múltiples cabezales , propuesto en un artículo de 2017 " Attention Is All You Need ". ^[1] El texto se convierte en representaciones numéricas llamadas tokens , y cada token se convierte en un vector buscando en una tabla de incrustación de palabras . ^[1] En cada capa, cada token se contextualiza dentro del alcance de la ventana de contexto con otros tokens (desenmascarados) a través de un mecanismo de atención paralelo de múltiples cabezales que permite amplificar la señal de los tokens clave y disminuir los tokens menos importantes. El artículo de Transformer, publicado en 2017, se basa en el mecanismo de atención basado en softmax propuesto por Bahdanau et al. en 2014 para traducción automática . ^{[2] [3]}

Los transformadores tienen la ventaja de no tener unidades recurrentes y, por lo tanto, requieren menos tiempo de entrenamiento que las arquitecturas neuronales recurrentes (RNN) anteriores, como la memoria a corto plazo (LSTM). ^[4] Se han adoptado ampliamente variaciones posteriores para entrenar modelos de lenguaje grandes (LLM) en conjuntos de datos grandes (de lenguaje), como el corpus de Wikipedia y Common Crawl . ^[5]

Los transformadores se utilizan actualmente en el procesamiento del lenguaje natural a gran escala , visión por computadora ( transformadores de visión ), audio, ^[6] procesamiento multimodal, robótica, ^[7] e incluso en el juego de ajedrez . ^[8] También ha llevado al desarrollo de sistemas pre-entrenados , como los transformadores generativos pre-entrenados (GPT) ^[9] y BERT ^[10] (Representaciones de codificador bidireccional de transformadores).

Historia

Antecesores

El modelado y la generación de secuencias se habían realizado durante muchos años con redes neuronales recurrentes simples. Un ejemplo temprano bien citado fue la red Elman (1990). En teoría, la información de un token puede propagarse arbitrariamente hacia abajo en la secuencia, pero en la práctica el problema del gradiente evanescente deja el estado del modelo al final de una larga oración sin información precisa y extraíble sobre los tokens anteriores.

Un componente clave del mecanismo de atención es incluir neuronas que multiplican las salidas de otras neuronas. Estas neuronas se denominaron unidades multiplicativas , ^[11] y las redes neuronales que utilizaban unidades multiplicativas se denominaron redes sigma-pi ^[12] o redes de orden superior , ^[13] pero se enfrentaban a una alta complejidad computacional. ^[4] Un avance clave fue LSTM (1995), ^{[nota 1]} que incorporó unidades multiplicativas en una red recurrente, así como otras innovaciones que evitaron el problema del gradiente de desaparición y permitieron un aprendizaje eficiente del modelado de secuencias largas. Se convirtió en la arquitectura estándar para el modelado de secuencias largas hasta la publicación de Transformers en 2017.

Sin embargo, LSTM no resolvió un problema general que suelen tener las redes recurrentes ^{[nota 2]} , que es que no pueden operar en paralelo con todos los tokens en una secuencia. Debe operar uno a la vez desde el primer token hasta el último. The Fast Weight Controller (1992) ^[14] fue uno de los primeros intentos de sortear esta dificultad. Utilizó la arquitectura de pesos rápidos (1987), ^[15] donde una red neuronal genera los pesos de otra red neuronal. Más tarde se demostró que era equivalente al Transformador lineal sin normalización. ^{[16] [17]} Schmidhuber utilizó la terminología "aprendizaje de focos internos de atención" en 1993, ^[18] y ahora afirma que fue un precursor de lo que ahora se conoce como el mecanismo de atención, pero Geoffrey Hinton cuestiona esta afirmación de prioridad. ^[19]

Atención con seq2seq

La idea de la transducción de secuencia codificador-decodificador se desarrolló a principios de la década de 2010 (consulte ^{[20] [21]} para artículos anteriores). Los artículos más comúnmente citados como los creadores que produjeron seq2seq son dos artículos de 2014. ^{[20] [21]}

(Sutskever et al, 2014) ^[21] , un modelo seq2seq de 380M de parámetros para traducción automática que utiliza dos memorias largas a corto plazo (LSTM). La arquitectura consta de dos partes. El codificador es un LSTM que toma una secuencia de tokens y la convierte en un vector. El decodificador es otro LSTM que convierte el vector en una secuencia de tokens. Otro modelo de parámetros 130M utilizó unidades recurrentes cerradas (GRU). ^[20] Investigaciones posteriores demostraron que los GRU no son ni mejores ni peores que los LSTM para seq2seq. ^{[22] [23]}

Estos primeros modelos seq2seq no tenían ningún mecanismo de atención y el vector de estado es accesible solo después de que se procesó la última palabra del texto fuente. Aunque en teoría dicho vector retiene la información sobre toda la oración original, en la práctica la información se conserva deficientemente, ya que la entrada es procesada secuencialmente por una red recurrente en un vector de salida de tamaño fijo , que luego fue procesado por otra red recurrente en una salida. Si la entrada es larga, entonces el vector de salida no podrá contener toda la información relevante y la calidad de la salida se degradará. Como prueba, revertir la oración de entrada mejoró la traducción seq2seq. ^[24]

(Bahdanau et al, 2014) ^[2] introdujo un mecanismo de atención en seq2seq para traducción automática para resolver el problema del cuello de botella, permitiendo que el modelo procese dependencias de larga distancia más fácilmente. Llamaron a su modelo RNNsearch , ya que "emula la búsqueda a través de una oración fuente durante la decodificación de una traducción".

(Luong et al, 2015) ^[25] compararon el rendimiento relativo de las arquitecturas de modelos de atención global (la de (Bahdanau et al, 2014)) y local (ventana deslizante) para la traducción automática, y descubrieron que una arquitectura de atención mixta tenía mayor calidad. que la atención global, mientras que el uso de una arquitectura de atención local redujo el tiempo de traducción.

En 2016, Google Translate se renovó a Google Neural Machine Translation , que sustituyó al modelo anterior basado en la traducción automática estadística . El nuevo modelo era un modelo seq2seq donde el codificador y el decodificador eran ambos de 8 capas de LSTM bidireccional. ^[26] Su desarrollo tardó nueve meses y logró un mayor nivel de rendimiento que el enfoque estadístico, que tardó diez años en desarrollarse. ^[27]

Atención

Los modelos Seq2seq con atención todavía sufrieron el mismo problema con las redes recurrentes, que es que son difíciles de paralelizar, lo que impidió que se aceleraran en las GPU. En 2016, la atención descomponible aplicó un mecanismo de atención a la red feedforward , que es fácil de paralelizar. ^[28] Uno de sus autores, Jakob Uszkoreit, sospechaba que la atención sin recurrencia es suficiente para la traducción de idiomas, de ahí el título "la atención es todo lo que necesitas". ^[29]

En 2017, el modelo de transformador codificador-decodificador original (tamaño 100 M) se propuso en el documento " La atención es todo lo que necesita ". En ese momento, el objetivo de la investigación era mejorar seq2seq para la traducción automática , eliminando su recurrencia para procesar todos los tokens en paralelo, pero preservando su mecanismo de atención al producto punto para mantener su rendimiento de procesamiento de texto. ^[1] Su paralelización fue un factor importante para su uso generalizado en grandes redes neuronales. ^[30]

Auge del transformador

Se utilizaron transformadores en muchos modelos que contribuyeron al auge de la IA .

En modelado de lenguaje, ELMo (2018) era un LSTM bidireccional que produce incrustaciones de palabras contextualizadas , mejorando la línea de investigación de bag of Words y word2vec . Le siguió BERT (2018), un modelo Transformer solo con codificador. ^[31] En octubre de 2019, Google comenzó a utilizar BERT para procesar consultas de búsqueda. ^[32] En 2020, Google Translate reemplazó el modelo anterior de codificador-RNN-decodificador RNN por un modelo de codificador-RNN-decodificador Transformer. ^[33]

A partir de 2018, la serie OpenAI GPT de Transformers solo decodificadores se convirtió en lo último en generación de lenguaje natural . En 2022, un chatbot basado en GPT-3, ChatGPT , se hizo inesperadamente popular, ^[34] provocando un auge en torno a los grandes modelos de lenguaje . ^{[35] [36]}

Desde 2020, los Transformers se han aplicado a más modalidades además del texto, incluido el transformador de visión , ^[37] el reconocimiento de voz, ^[38] la robótica, ^[39] y el multimodal ^[40] . El transformador de visión, a su vez, estimuló nuevos desarrollos en las redes neuronales convolucionales . ^[41] Los generadores de imágenes y videos como DALL-E (2021), Stable Diffusion 3 (2024) ^[42] y Sora (2024) se basaron en la arquitectura Transformer.

Capacitación

Métodos para estabilizar el entrenamiento.

La arquitectura simple del transformador tuvo dificultades para converger. En el artículo original ^[1], los autores recomendaron utilizar el calentamiento con tasa de aprendizaje. Es decir, la tasa de aprendizaje debe aumentar linealmente desde 0 hasta el valor máximo para la primera parte del entrenamiento (generalmente se recomienda que sea el 2% del número total de pasos de entrenamiento), antes de disminuir nuevamente.

Un artículo de 2020 encontró que el uso de la normalización de capas antes (en lugar de después) de la atención de múltiples cabezas y las capas de avance estabiliza el entrenamiento, sin requerir un calentamiento de la tasa de aprendizaje. ^[43]

Ajuste previo al entrenamiento

Los transformadores suelen someterse a un aprendizaje autosupervisado que implica un entrenamiento previo no supervisado seguido de un ajuste fino supervisado . El entrenamiento previo generalmente se realiza en un conjunto de datos más grande que el ajuste fino, debido a la disponibilidad limitada de datos de entrenamiento etiquetados . Las tareas de preentrenamiento y ajuste comúnmente incluyen:

• modelado de lenguaje ^[10]
• predicción de la siguiente oración ^[10]
• respuesta a preguntas ^[5]
• comprensión lectora
• análisis de sentimiento ^[1]
• parafraseando ^[1]

El informe del transformador T5 ^[44] documenta una gran cantidad de tareas de preentrenamiento. Algunos ejemplos son:

• restaurar texto dañado: Thank you <X> me to your party <Y> week.-> <X> for inviting <Y> last <Z>donde <Z>significa "fin de salida".
• traducción: translate English to German: That is good.-> Das ist gut..
• juzgar la aceptabilidad gramatical de una oración ( oración CoLA ): The course is jumping well.-> not acceptable.

Tareas

En general, existen cuatro clases de tareas de modelado de lenguaje: "enmascaradas", "autoregresivas" y "prefixLM". ^{[45] [46]} Estas clases son independientes de la elección arquitectónica. No es necesario utilizar un Transformer para entrenar modelos de lenguaje para realizar estas tareas. Sin embargo, a menudo se analizan en el contexto de Transformer.

En una tarea enmascarada, uno o más tokens están enmascarados y el modelo produciría una distribución de probabilidad que predice cuáles son los tokens enmascarados según el contexto. La función de pérdida para la tarea suele ser la suma de las perplejidades logarítmicas de los tokens enmascarados: y el modelo está entrenado para minimizar esta función de pérdida. BERT está entrenado para dos tareas, una de las cuales era la predicción de tokens enmascarados. $${\displaystyle {\text{Loss}}=-\sum _{t\in {\text{masked tokens}}}\ln({\text{probability of }}t{\text{ conditional on its context}})}$$

En una tarea autorregresiva, al principio toda la secuencia está enmascarada y el modelo produciría una distribución de probabilidad que predice cuál es el primer token. Luego se revela la primera ficha y el modelo predeciría la segunda ficha, y así sucesivamente. La función de pérdida de la tarea suele ser la misma.

En una tarea prefixLM, la secuencia se divide en dos partes. La primera parte se presenta como contexto y el modelo predeciría el primer token de la segunda parte. Luego eso se revelaría y el modelo predeciría el segundo token, y así sucesivamente. La función de pérdida de la tarea suele ser la misma.

Tenga en cuenta que "enmascarado" como en "modelado de lenguaje enmascarado" no es "enmascarado" como en "atención enmascarada" y "prefixLM" (modelado de lenguaje de prefijo) no es "prefixLM" (modelo de lenguaje de prefijo).

Aplicaciones

El transformador ha tenido un gran éxito en el procesamiento del lenguaje natural (PLN), por ejemplo en tareas de traducción automática y predicción de series temporales . Muchos modelos de lenguaje grandes como GPT-2 , GPT-3 , GPT-4 , Claude , BERT , XLNet, RoBERTa y ChatGPT demuestran la capacidad de los transformadores para realizar una amplia variedad de tareas relacionadas con la PNL y tienen el potencial de encontrar aplicaciones del mundo real. Estos pueden incluir:

• máquina traductora
• resumen de documentos
• generación de documentos
• reconocimiento de entidad nombrada (NER) ^[47]
• análisis de secuencia biológica
• escribir código informático basado en requisitos expresados ​​en lenguaje natural.
• comprensión del vídeo .

Además de las aplicaciones de PNL, también ha tenido éxito en otros campos, como la visión por ordenador o las aplicaciones de plegado de proteínas (como AlphaFold ). También se aplicó para evaluar las posiciones del tablero de ajedrez. Utilizando únicamente la evaluación estática (es decir, sin búsqueda Minimax ) pudo alcanzar un Elo de 2895, colocándolo al nivel de gran maestro . ^[8]

Implementaciones

El modelo transformador se ha implementado en marcos estándar de aprendizaje profundo como TensorFlow y PyTorch .

Transformers es una biblioteca producida por Hugging Face que proporciona arquitecturas basadas en transformadores y modelos previamente entrenados. ^[9]

Arquitectura

Todos los transformadores tienen los mismos componentes primarios:

• Tokenizadores, que convierten texto en tokens.
• Capa de incrustación, que convierte tokens y posiciones de los tokens en representaciones vectoriales.
• Capas transformadoras, que realizan transformaciones repetidas sobre las representaciones vectoriales, extrayendo cada vez más información lingüística. Estos constan de capas alternas de atención y retroalimentación. Hay dos tipos principales de capas transformadoras: capas codificadoras y capas decodificadoras, con más variantes.
• (opcional) Capa de desintegración, que convierte las representaciones vectoriales finales en una distribución de probabilidad sobre los tokens.

Tokenización

Como la arquitectura Transformer procesa de forma nativa datos numéricos, no texto, debe haber una traducción entre el texto y los tokens. Un token es un número entero que representa un carácter o un segmento corto de caracteres. En el lado de entrada, el texto de entrada se analiza en una secuencia de token. De manera similar, en el lado de la salida, los tokens de salida se analizan nuevamente en texto. El módulo que realiza la conversión entre secuencias de tokens y textos es un tokenizador .

El conjunto de todos los tokens es el vocabulario del tokenizador. Cuando se enfrentan a tokens fuera del vocabulario, normalmente se utiliza un token especial, escrito como "[UNK]" para "desconocido".

Algunos tokenizadores de uso común son la codificación de pares de bytes , WordPieza y SentencePieza.

incrustar

Cada token se convierte en un vector de incrustación mediante una tabla de búsqueda . Luego, los vectores de codificación posicional se suman a sus respectivos vectores de incrustación de tokens, produciendo la secuencia de vectores de entrada.

Codificación posicional

Un diagrama de una codificación posicional sinusoidal con parámetros. ${\displaystyle N=10000,d=100}$

Una codificación posicional es una representación vectorial de tamaño fijo de las posiciones relativas de los tokens dentro de una secuencia: proporciona al modelo del transformador información sobre dónde están las palabras en la secuencia de entrada. Sin codificación posicional, el modelo no podría procesar la secuencia de entrada como más que una bolsa de palabras , como por ejemplo, tanto " hombre muerde a perro " como "perro muerde a hombre" se procesarían exactamente de la misma manera.

La codificación posicional se define como una función del tipo , donde es un número entero par positivo . La codificación posicional completa, tal como se define en el artículo original, viene dada por la ecuación: donde . ${\displaystyle f:\mathbb {R} \to \mathbb {R} ^{d};d\in \mathbb {Z} ,d>0}$ ${\displaystyle d}$ $${\displaystyle (f(t)_{2k},f(t)_{2k+1})=(\sin(\theta ),\cos(\theta ))\quad \forall k\in \{0,1,\ldots ,d/2-1\}}$$ ${\displaystyle \theta ={\frac {t}{r^{k}}},r=N^{2/d}}$

Aquí hay un parámetro libre que debería ser significativamente mayor que el mayor que se ingresaría en la función de codificación posicional. En el artículo original, ^[1] los autores eligieron . ${\displaystyle N}$ ${\displaystyle k}$ ${\displaystyle N=10000}$

La función tiene una forma más simple cuando se escribe como una función compleja de tipo donde . ${\displaystyle f:\mathbb {R} \to \mathbb {C} ^{d/2}}$ $${\displaystyle f(t)=\left(e^{it/r^{k}}\right)_{k=0,1,\ldots ,{\frac {d}{2}}-1}}$$ ${\displaystyle r=N^{2/d}}$

La razón principal por la que los autores eligieron esto como función de codificación posicional es que permite realizar cambios como transformaciones lineales: ¿ dónde está la distancia que se desea cambiar? Esto permite que el transformador tome cualquier posición codificada y encuentre la codificación de la posición n pasos adelante o n pasos atrás, mediante una multiplicación de matrices. $${\displaystyle f(t+\Delta t)=\mathrm {diag} (f(\Delta t))f(t)}$$ ${\displaystyle \Delta t\in \mathbb {R} }$

Al tomar una suma lineal, cualquier convolución también se puede implementar como transformaciones lineales: para cualquier constante . Esto permite que el transformador tome cualquier posición codificada y encuentre una suma lineal de las ubicaciones codificadas de sus vecinos. Esta suma de posiciones codificadas, cuando se introduce en el mecanismo de atención, crearía pesos de atención en sus vecinos, de forma muy parecida a lo que sucede en un modelo de lenguaje de red neuronal convolucional . En palabras del autor, "presumimos que permitiría al modelo aprender fácilmente a atender por posición relativa". $${\displaystyle \sum _{j}c_{j}f(t+\Delta t_{j})=\left(\sum _{j}c_{j}\,\mathrm {diag} (f(\Delta t_{j}))\right)f(t)}$$ ${\displaystyle c_{j}}$

En implementaciones típicas, todas las operaciones se realizan con números reales, no con números complejos, pero dado que la multiplicación compleja se puede implementar como una multiplicación real de matrices 2 por 2 , esta es una mera diferencia de notación.

Codificador-decodificador (descripción general)

Un bloque codificador-decodificador.

Un transformador se compone de capas de codificador y capas de decodificador apiladas.

Al igual que los modelos seq2seq anteriores , el modelo de transformador original utilizaba una arquitectura codificador-decodificador . El codificador consta de capas de codificación que procesan los tokens de entrada de forma iterativa, una capa tras otra, mientras que el decodificador consta de capas de decodificación que procesan de forma iterativa la salida del codificador, así como los tokens de salida del decodificador hasta el momento.

La función de cada capa codificadora es generar representaciones de tokens contextualizadas, donde cada representación corresponde a un token que "mezcla" información de otros tokens de entrada mediante un mecanismo de autoatención. Cada capa de decodificador contiene dos subcapas de atención: (1) atención cruzada para incorporar la salida del codificador (representaciones de tokens de entrada contextualizadas) y (2) atención propia para "mezclar" información entre los tokens de entrada al decodificador (es decir, la tokens generados hasta ahora durante el tiempo de inferencia). ^{[48] ​​[49]}

Tanto la capa codificadora como la capa decodificadora tienen una red neuronal de retroalimentación para el procesamiento adicional de las salidas y contienen conexiones residuales y pasos de normalización de capas. ^[49] Estas capas de retroalimentación contienen la mayoría de los parámetros en un modelo Transformer.

Atención de productos escalados

Atención de producto escalado, diagrama de bloques.

Los bloques de construcción del transformador son unidades de atención de productos escalados . Para cada unidad de atención, el modelo transformador aprende tres matrices de ponderaciones: ponderaciones de consulta , ponderaciones de clave y ponderaciones de valor . Para cada token , la representación del token de entrada se multiplica por cada una de las tres matrices de peso para producir un vector de consulta , un vector clave y un vector de valor . Los pesos de atención se calculan utilizando los vectores clave y de consulta: el peso de atención de un token a otro es el producto escalar entre y . Los pesos de atención se dividen por la raíz cuadrada de la dimensión de los vectores clave, que estabiliza los gradientes durante el entrenamiento, y se pasan a través de un softmax que normaliza los pesos. El hecho de que y sean matrices diferentes permite que la atención sea no simétrica: si el token atiende al token (es decir, es grande), esto no significa necesariamente que el token atenderá al token (es decir, podría ser pequeño). La salida de la unidad de atención para el token es la suma ponderada de los vectores de valor de todos los tokens, ponderada por la atención del token a cada token. ${\displaystyle W_{Q}}$ ${\displaystyle W_{K}}$ ${\displaystyle W_{V}}$ ${\displaystyle i}$ ${\displaystyle x_{i}}$ ${\displaystyle q_{i}=x_{i}W_{Q}}$ ${\displaystyle k_{i}=x_{i}W_{K}}$ ${\displaystyle v_{i}=x_{i}W_{V}}$ ${\displaystyle a_{ij}}$ ${\displaystyle i}$ ${\displaystyle j}$ ${\displaystyle q_{i}}$ ${\displaystyle k_{j}}$ ${\displaystyle {\sqrt {d_{k}}}}$ ${\displaystyle W_{Q}}$ ${\displaystyle W_{K}}$ ${\displaystyle i}$ ${\displaystyle j}$ ${\displaystyle q_{i}\cdot k_{j}}$ ${\displaystyle j}$ ${\displaystyle i}$ ${\displaystyle q_{j}\cdot k_{i}}$ ${\displaystyle i}$ ${\displaystyle a_{ij}}$ ${\displaystyle i}$

El cálculo de atención para todos los tokens se puede expresar como un cálculo matricial grande utilizando la función softmax , que es útil para el entrenamiento debido a las optimizaciones de operaciones matriciales computacionales que calculan rápidamente las operaciones matriciales. Las matrices , y se definen como las matrices donde las filas enésimas son vectores , y respectivamente. Entonces podemos representar la atención como ${\displaystyle Q}$ ${\displaystyle K}$ ${\displaystyle V}$ ${\displaystyle i}$ ${\displaystyle q_{i}}$ ${\displaystyle k_{i}}$ ${\displaystyle v_{i}}$ $${\displaystyle {\begin{aligned}{\text{Attention}}(Q,K,V)={\text{softmax}}\left({\frac {QK^{\mathrm {T} }}{\sqrt {d_{k}}}}\right)V\end{aligned}}}$$

donde el softmax se aplica sobre cada una de las filas de la matriz.

Atención multicabezal

Atención multidireccional, diagrama de bloques.

Un conjunto de matrices se llama cabeza de atención y cada capa en un modelo de transformador tiene múltiples cabezas de atención. Si bien cada cabezal de atención atiende a los tokens que son relevantes para cada token, múltiples cabezales de atención permiten que el modelo haga esto para diferentes definiciones de "relevancia". Además, el campo de influencia que representa la relevancia puede dilatarse progresivamente en capas sucesivas. Muchas cabezas de atención transformadoras codifican relaciones de relevancia que son significativas para los humanos. Por ejemplo, algunas cabezas de atención pueden prestar atención principalmente a la siguiente palabra, mientras que otras prestan atención principalmente de los verbos a sus objetos directos. ^[50] Los cálculos para cada cabeza de atención se pueden realizar en paralelo , lo que permite un procesamiento rápido. Las salidas de la capa de atención se concatenan para pasar a las capas de la red neuronal de retroalimentación . ${\displaystyle \left(W_{Q},W_{K},W_{V}\right)}$

Concretamente, dejemos que las múltiples cabezas de atención estén indexadas por , entonces tenemos donde la matriz es la concatenación de incrustaciones de palabras, y las matrices son "matrices de proyección" propiedad de la cabeza de atención individual , y es una matriz de proyección final propiedad de todo el conjunto de múltiples cabezas de atención. cabeza de atención dirigida. ${\displaystyle i}$ $${\displaystyle {\text{MultiheadedAttention}}(Q,K,V)={\text{Concat}}_{i\in [\#heads]}({\text{Attention}}(XW_{i}^{Q},XW_{i}^{K},XW_{i}^{V}))W^{O}}$$ ${\displaystyle X}$ ${\displaystyle W_{i}^{Q},W_{i}^{K},W_{i}^{V}}$ ${\displaystyle i}$ ${\displaystyle W^{O}}$

Atención enmascarada

Puede que sea necesario eliminar los vínculos de atención entre algunos pares de palabras. Por ejemplo, el decodificador, al decodificar la posición del token , no debe tener acceso al token en la posición . Esto se puede lograr antes de la etapa softmax agregando una matriz de máscara que esté en las entradas donde se debe cortar el vínculo de atención y en otros lugares: Por ejemplo, la siguiente matriz de máscara se usa en el modelado autorregresivo: En palabras, significa que cada El token puede prestar atención a sí mismo y a todos los tokens anteriores a él, pero no a los posteriores. ${\displaystyle t}$ ${\displaystyle t+1}$ ${\displaystyle M}$ ${\displaystyle -\infty }$ ${\displaystyle 0}$ $${\displaystyle {\begin{aligned}{\text{MaskedAttention}}(Q,K,V)={\text{softmax}}\left(M+{\frac {QK^{\mathrm {T} }}{\sqrt {d_{k}}}}\right)V\end{aligned}}}$$ $${\displaystyle M={\begin{bmatrix}0&-\infty &-\infty &\dots &-\infty \\0&0&-\infty &\dots &-\infty \\0&0&0&\dots &-\infty \\\vdots &\vdots &\vdots &\ddots &\vdots \\0&0&0&\dots &0\end{bmatrix}}}$$

Codificador

Una capa de codificador.

Un codificador consta de una capa de incrustación, seguida de varias capas de codificador.

Cada capa de codificador consta de dos componentes principales: un mecanismo de autoatención y una capa de retroalimentación. Toma una entrada como una secuencia de vectores de entrada, aplica el mecanismo de autoatención para producir una secuencia intermedia de vectores y luego aplica la capa de avance para cada vector individualmente. Esquemáticamente tenemos: ${\displaystyle {\begin{aligned}{\text{given input vectors }}&h_{0},h_{1},\dots \\{\text{combine them into a matrix }}H&={\begin{bmatrix}h_{0}\\h_{1}\\\vdots \end{bmatrix}}\\{\text{EncoderLayer}}(H)&={\begin{bmatrix}{\text{FFN}}({\text{MultiheadedAttention}}(H,H,H)_{0})\\{\text{FFN}}({\text{MultiheadedAttention}}(H,H,H)_{1})\\\vdots \end{bmatrix}}\\\end{aligned}}}$

donde significa "red de retroalimentación". Podemos escribirlo de manera más sucinta con la convención implícita de que se aplica a cada fila de la matriz individualmente. ${\displaystyle {\text{FFN}}}$ $${\displaystyle {\text{EncoderLayer}}(H)={\text{FFN}}({\text{MultiheadedAttention}}(H,H,H))}$$ ${\displaystyle {\text{FFN}}}$

Las capas del codificador están apiladas. La primera capa codificadora toma la secuencia de vectores de entrada de la capa de incrustación, produciendo una secuencia de vectores. Esta secuencia de vectores es procesada por el segundo codificador, y así sucesivamente. Luego, el decodificador utiliza la salida de la capa del codificador final.

A medida que el codificador procesa toda la entrada a la vez, cada token puede atender a todos los demás tokens (atención de todos a todos), por lo que no hay necesidad de enmascaramiento causal.

Descifrador

Una capa de decodificador.

Un decodificador consta de una capa de incrustación, seguida de varias capas de decodificador, seguidas de una capa de desincrustación.

Cada decodificador consta de tres componentes principales: un mecanismo de autoatención enmascarado causalmente, un mecanismo de atención cruzada y una red neuronal de retroalimentación. El decodificador funciona de manera similar al codificador, pero se inserta un mecanismo de atención adicional que, en cambio, extrae información relevante de las codificaciones generadas por los codificadores. Este mecanismo también puede denominarse atención codificador-decodificador . ^{[1] [49]}

Al igual que el primer codificador, el primer decodificador toma como entrada información posicional e incrustaciones de la secuencia de salida, en lugar de codificaciones. El transformador no debe utilizar la salida actual o futura para predecir una salida, por lo que la secuencia de salida debe estar parcialmente enmascarada para evitar este flujo de información inverso. ^[1] Esto permite la generación de texto autorregresivo . Para la decodificación, la atención general es inapropiada, porque un token no puede atender a los tokens que aún no se han generado. Por lo tanto, el módulo de autoatención en el decodificador está causalmente enmascarado.

Por el contrario, el mecanismo de atención cruzada atiende a los vectores de salida del codificador, que se calcula antes de que el decodificador comience a decodificar. En consecuencia, no hay necesidad de enmascarar el mecanismo de atención cruzada.

Esquemáticamente tenemos: ¿Dónde está la matriz con filas que son los vectores de salida del codificador? $${\displaystyle {\begin{aligned}H'&={\text{FFN}}({\text{MaskedMultiheadedAttention}}(H,H,H))\\{\text{DecoderLayer}}(H)&={\text{FFN}}({\text{MultiheadedAttention}}(H',H^{E},H^{E}))\end{aligned}}}$$ ${\displaystyle H^{E}}$

Al último decodificador le sigue una capa final de desincrustación, es decir, una transformación lineal seguida de un softmax , para producir las probabilidades de salida sobre el vocabulario. Luego, se muestrea uno de los tokens según la probabilidad y el decodificador se puede ejecutar nuevamente para producir el siguiente token, etc., generando texto de salida de forma autorregresiva.

Arquitectura de transformador completo

(a) Una capa codificadora y una capa decodificadora. (b) Dos capas codificadoras y dos capas decodificadoras. Las subcapas también están etiquetadas.

Diagrama de bloques para la arquitectura Transformer completa.

Jerarquía de objetos esquemática para la arquitectura Transformer completa, en estilo de programación orientada a objetos .

Las capas de codificador y decodificador son como se describen. Se componen múltiples capas de codificador y decodificador en una configuración de codificador-decodificador, como se ilustra.

Los puntos finales de detalle son las conexiones residuales y la normalización de capas (LayerNorm o LN), que si bien conceptualmente son innecesarias, son necesarias para la estabilidad numérica y la convergencia. Es decir, la salida de cada subcapa es donde está la función implementada por la propia subcapa. $${\displaystyle \mathrm {LayerNorm} (x+\mathrm {Sublayer} (x))}$$ ${\displaystyle \mathrm {Sublayer} (x)}$

Cada capa de codificador contiene dos subcapas: la red de autoatención y la red de avance. Cada capa decodificadora contiene cuatro subcapas: la autoatención causalmente enmascarada, la red de avance, la atención cruzada y la red de avance.

Terminología

La arquitectura Transformer al ser modular permite variaciones. Aquí se describen varias variaciones comunes. ^[51]

Un transformador "solo codificador" aplica el codificador para asignar un texto de entrada a una secuencia de vectores que representan el texto de entrada. Esto generalmente se usa para la incrustación de texto y el aprendizaje de representación para aplicaciones posteriores. BERT es solo codificador. Se ha descubierto que no son significativamente mejores que entrenar un transformador codificador-decodificador y luego tomar solo el codificador. ^[52]

Un transformador "sólo decodificador" no es literalmente sólo decodificador, ya que sin un codificador, el mecanismo de atención cruzada no tiene nada que atender. Por lo tanto, las capas de decodificador en un Transformer solo decodificador se componen de solo dos subcapas: la autoatención causalmente enmascarada, la red de alimentación directa. Esto generalmente se usa para generar texto y seguir instrucciones . Los modelos de la serie GPT son únicamente decodificadores.

Un transformador "codificador-decodificador" es generalmente el mismo que el transformador original, con 2 subcapas por capa codificadora y 4 subcapas por capa decodificadora, etc. Es posible que tengan mejoras arquitectónicas menores, como funciones de activación alternativas, cambio de ubicación de normalización, etc. Esto también se usa generalmente para la generación de texto y el seguimiento de instrucciones . Los modelos de la serie T5 son codificadores-decodificadores. ^[51]

Un "prefixLM" (modelo de lenguaje de prefijo) es una arquitectura de solo decodificador, pero con enmascaramiento de prefijo, que es diferente del enmascaramiento causal. Específicamente, tiene una máscara de la forma ^[51] donde las primeras columnas corresponden al "prefijo" y las columnas posteriores corresponden al texto generado autorregresivamente en función del prefijo. Se parecen a los modelos de codificador-decodificador, pero tienen menos "escasez". Estos modelos rara vez se utilizan, aunque se citan como posibilidades teóricas y comparaciones comparativas. ^[52] $${\displaystyle M_{\text{prefixLM}}={\begin{bmatrix}\mathbf {0} &0,-\infty \\\mathbf {0} &M_{\text{causal}}\end{bmatrix}}}$$

Trabajo posterior

Funciones de activación alternativas

El transformador original utiliza la función de activación ReLU . Se desarrollaron otras funciones de activación, como SwiGLU. ^[53]

Codificaciones posicionales alternativas

Los transformadores pueden utilizar otros métodos de codificación posicional distintos de los sinusoidales. ^[54]

Soga

RoPE (incrustación posicional rotativa), ^[55] se explica mejor considerando una lista de vectores bidimensionales . Ahora elige algún ángulo . Entonces la codificación RoPE es equivalente, si escribimos los vectores bidimensionales como números complejos , entonces la codificación RoPE es simplemente una multiplicación por un ángulo: para una lista de vectores bidimensionales, un codificador RoPE se define por una secuencia de ángulos . Luego se aplica la codificación RoPE a cada par de coordenadas. ${\displaystyle [(x_{1}^{(1)},x_{1}^{(2)}),(x_{2}^{(1)},x_{2}^{(2)}),(x_{3}^{(1)},x_{3}^{(2)}),...]}$ ${\displaystyle \theta }$ $${\displaystyle {\text{RoPE}}{\big (}x_{m}^{(1)},x_{m}^{(2)},m{\big )}={\begin{pmatrix}\cos m\theta &-\sin m\theta \\\sin m\theta &\cos m\theta \end{pmatrix}}{\begin{pmatrix}x_{m}^{(1)}\\x_{m}^{(2)}\\\end{pmatrix}}={\begin{pmatrix}x_{m}^{(1)}\cos m\theta -x_{m}^{(2)}\sin m\theta \\x_{m}^{(2)}\cos m\theta +x_{m}^{(1)}\sin m\theta \\\end{pmatrix}}}$$ ${\displaystyle z_{m}:=x_{m}^{(1)}+ix_{m}^{(2)}}$ $${\displaystyle {\text{RoPE}}{\big (}z_{m},m{\big )}=e^{im\theta }z_{m}}$$ ${\displaystyle 2n}$ ${\displaystyle \theta ^{(1)},...,\theta ^{(n)}}$

El beneficio de RoPE es que el producto escalar entre dos vectores depende únicamente de su ubicación relativa:

$${\displaystyle {\text{RoPE}}{\big (}x,m{\big )}^{T}{\text{RoPE}}{\big (}y,n{\big )}={\text{RoPE}}{\big (}x,m+k{\big )}^{T}{\text{RoPE}}{\big (}y,n+k{\big )}}$$para cualquier número entero . ${\displaystyle k}$

Coartada

ALiBi (Atención con polarizaciones lineales) ^[56] no reemplaza el codificador posicional del transformador original. En cambio, es un codificador posicional adicional que se conecta directamente al mecanismo de atención. Específicamente , el mecanismo de atención de ALiBi es un número real ("escalar") y es la matriz de sesgo lineal definida por , en otras palabras, . $${\displaystyle {\begin{aligned}{\text{Attention}}(Q,K,V)={\text{softmax}}\left({\frac {QK^{\mathrm {T} }}{\sqrt {d_{k}}}}+sB\right)V\end{aligned}}}$$ ${\displaystyle s}$ ${\displaystyle B}$ $${\displaystyle B={\begin{pmatrix}0&1&2&3&\cdots \\-1&0&1&2&\cdots \\-2&-1&0&1&\cdots \\-3&-2&-1&0&\cdots \\\vdots &\vdots &\vdots &\vdots &\ddots \\\end{pmatrix}}}$$ ${\displaystyle B_{i,j}=j-i}$

ALiBi permite el entrenamiento previo en ventanas de contexto cortas y luego el ajuste en ventanas de contexto más largas. Dado que se conecta directamente al mecanismo de atención, se puede combinar con cualquier codificador posicional que esté conectado al "fondo" de toda la red (que es donde se encuentra el codificador sinusoidal del transformador original, así como RoPE y muchos otros). Están localizados).

Codificaciones de posición relativa

Codificaciones de posición relativa ^[57] es similar a ALiBi, pero más genérica: dónde está una matriz de Toeplitz , es decir, cuando sea . $${\displaystyle {\begin{aligned}{\text{Attention}}(Q,K,V)={\text{softmax}}\left({\frac {QK^{\mathrm {T} }}{\sqrt {d_{k}}}}+B\right)V\end{aligned}}}$$ ${\displaystyle B}$ ${\displaystyle B_{i,j}=B_{i',j'}}$ ${\displaystyle i-j=i'-j'}$

Normalización

Codificador de transformador con norma primero y norma última.

Decodificador de transformador con norma primero y norma última.

En 2020, las dificultades con la convergencia del transformador original se resolvieron aplicando la normalización de capas antes (en lugar de después) de la atención multicabezal. Esto se llama transformador anterior a LN . ^[43]

Implementación eficiente

FlashAtención

FlashAttention ^[58] es un algoritmo que implementa el mecanismo de atención del transformador de manera eficiente en una GPU. Realiza multiplicaciones de matrices en bloques , de modo que cada bloque cabe dentro del caché de una GPU y, mediante una gestión cuidadosa de los bloques, minimiza la copia de datos entre cachés de GPU (ya que el movimiento de datos es lento).

Se desarrolló una versión mejorada, FlashAttention-2, ^{[59] [60] [61]} para satisfacer la creciente demanda de modelos de lenguaje capaces de manejar contextos de mayor longitud. Ofrece mejoras en la partición del trabajo y el paralelismo, lo que le permite alcanzar hasta 230 TFLOP/s en GPU A100 ( FP16 / BF16 ), un aumento de velocidad 2 veces mayor que el FlashAttention original.

Los avances clave en FlashAttention-2 incluyen la reducción de FLOP no matmul, paralelismo mejorado en la dimensión de longitud de secuencia, mejor partición del trabajo entre deformaciones de GPU y soporte agregado para dimensiones de cabeza de hasta 256 y atención de consultas múltiples (MQA) y agrupación. atención de consultas (GQA).

Los puntos de referencia revelaron que FlashAttention-2 es hasta 2 veces más rápido que FlashAttention y hasta 9 veces más rápido que una implementación de atención estándar en PyTorch. Los desarrollos futuros incluyen la optimización para nuevo hardware como las GPU H100 y nuevos tipos de datos como FP8.

Atención multiconsulta

La atención de consultas múltiples cambia el mecanismo de atención de múltiples cabezas. ^[62] Mientras que normalmente,

$${\displaystyle {\text{MultiheadedAttention}}(Q,K,V)={\text{Concat}}_{i\in [\#heads]}\left({\text{Attention}}(XW_{i}^{Q},XW_{i}^{K},XW_{i}^{V})\right)W^{O}}$$con Atención Multiconsulta, solo hay una , por lo tanto: ${\displaystyle W^{K},W^{V}}$

$${\displaystyle {\text{MultiQueryAttention}}(Q,K,V)={\text{Concat}}_{i\in [\#heads]}\left({\text{Attention}}(XW_{i}^{Q},XW^{K},XW^{V})\right)W^{O}}$$

Esto tiene un efecto neutral sobre la calidad del modelo y la velocidad de entrenamiento, pero aumenta la velocidad de inferencia.

Almacenamiento en caché

Cuando se utiliza un transformador autorregresivo para inferencia, como generar texto, el vector de consulta es diferente en cada paso, pero los vectores clave y de valor ya calculados son siempre los mismos. El método de almacenamiento en caché KV guarda los vectores de clave y valor calculados en cada bloque de atención, de modo que no se vuelvan a calcular en cada nuevo token. PagedAttention aplica paginación de memoria al almacenamiento en caché de KV. ^{[63] [64] [65]}

Si se utiliza un transformador con un mensaje integrado, como ["Usted es un agente de atención al cliente..."], entonces los vectores clave y de valor se pueden calcular para el mensaje y guardarse en el disco. El ahorro en computación es significativo cuando el modelo se utiliza para muchas interacciones breves, como en los chatbots en línea.

Decodificación especulativa

Los transformadores se utilizan en modelos de lenguaje grandes para la generación de secuencias autorregresivas: generar un flujo de texto, un token a la vez. Sin embargo, en la mayoría de los entornos, la decodificación de modelos de lenguaje está ligada a la memoria, lo que significa que tenemos potencia de cálculo disponible. La decodificación especulativa ^{[66] [67]} utiliza esta potencia de cálculo adicional calculando varios tokens en paralelo. De manera similar a la ejecución especulativa en las CPU, los tokens futuros se calculan simultáneamente, especulando sobre el valor de los tokens anteriores, y luego se descartan si resulta que la especulación fue incorrecta.

Específicamente, considere un modelo de transformador como GPT-3 con un tamaño de ventana de contexto de 512. Para generar una ventana de contexto completa de forma autorregresiva con decodificación codiciosa, se debe ejecutar 512 veces, generando cada vez un token . Sin embargo, si tuviéramos alguna suposición fundamentada sobre los valores de estos tokens, podríamos verificarlos todos en paralelo, en una ejecución del modelo, verificando que cada uno sea de hecho el token con la mayor probabilidad logarítmica en la -ésima salida. . ${\displaystyle x_{1},x_{2},...,x_{512}}$ ${\displaystyle x_{t}}$ ${\displaystyle t}$

En la decodificación especulativa, se utiliza un modelo más pequeño o alguna otra heurística simple para generar algunos tokens especulativos que posteriormente son verificados por el modelo más grande. Por ejemplo, supongamos que un modelo pequeño generó cuatro tokens especulativos: . Estos tokens se ejecutan en el modelo más grande y solo se aceptan y . La misma ejecución del modelo grande ya generó un nuevo token para reemplazar y está completamente descartado. Luego, el proceso se repite (a partir del cuarto token) hasta que se generen todos los tokens. ${\displaystyle {\tilde {x_{1}}},{\tilde {x_{2}}},{\tilde {x_{3}}},{\tilde {x_{4}}}}$ ${\displaystyle {\tilde {x_{1}}}}$ ${\displaystyle {\tilde {x_{2}}}}$ ${\displaystyle x_{3}}$ ${\displaystyle {\tilde {x_{3}}}}$ ${\displaystyle {\tilde {x_{4}}}}$

Para la decodificación no codiciosa, se aplican ideas similares, excepto que los tokens especulativos se aceptan o rechazan estocásticamente, de una manera que garantiza que la distribución de salida final sea la misma que si no se utilizara la decodificación especulativa. ^{[66] [68]}

Transformadores subcuadráticos

Entrenar arquitecturas basadas en transformadores puede resultar costoso, especialmente para entradas largas. ^[69] Las arquitecturas alternativas incluyen el Reformer (que reduce la carga computacional de a ^[69] ), o modelos como ETC/BigBird (que puede reducirla a ) ^[70] donde es la longitud de la secuencia. Esto se hace utilizando hash sensible a la localidad y capas reversibles. ^{[71] [72]} ${\displaystyle O(N^{2})}$ ${\displaystyle O(N\ln N)}$ ${\displaystyle O(N)}$ ${\displaystyle N}$

Los transformadores ordinarios requieren un tamaño de memoria que sea cuadrático en el tamaño de la ventana contextual. Los transformadores sin atención ^[73] reducen esto a una dependencia lineal y al mismo tiempo conservan las ventajas de un transformador al vincular la clave al valor.

Long Range Arena (2020) ^[74] es un punto de referencia estándar para comparar el comportamiento de arquitecturas de transformadores en entradas largas.

Atención de características aleatorias (2021) ^[75] utiliza características aleatorias de Fourier : donde hay muestras independientes de la distribución normal . Esta elección de parámetros satisface , o En consecuencia, la atención unidireccional, con una consulta, se puede escribir como donde . Lo mismo ocurre con consultas múltiples y con atención de múltiples cabezas. $${\displaystyle \varphi (x)={\frac {1}{\sqrt {D}}}[\cos \langle w_{1},x\rangle ,\sin \langle w_{1},x\rangle ,\cdots \cos \langle w_{D},x\rangle ,\sin \langle w_{D},x\rangle ]^{T}}$$ ${\displaystyle w_{1},...,w_{D}}$ ${\displaystyle N(0,\sigma ^{2}I)}$ ${\displaystyle \mathbb {E} [\langle \varphi (x),\varphi (y)\rangle ]=e^{-{\frac {\|x-y\|^{2}}{2\sigma ^{2}}}}}$ $${\displaystyle e^{\langle x,y\rangle /\sigma ^{2}}=\mathbb {E} [\langle e^{\|x\|^{2}/2\sigma ^{2}}\varphi (x),e^{\|y\|^{2}/2\sigma ^{2}}\varphi (y)\rangle ]\approx \langle e^{\|x\|^{2}/2\sigma ^{2}}\varphi (x),e^{\|y\|^{2}/2\sigma ^{2}}\varphi (y)\rangle }$$ $${\displaystyle {\text{Attention}}(q,K,V)={\text{softmax}}\left({\frac {qK^{\mathrm {T} }}{\sqrt {d_{k}}}}\right)V\approx {\frac {\varphi (q)^{T}\sum _{i}e^{\|k_{i}\|^{2}/2\sigma ^{2}}\varphi (k_{i})v_{i}^{T}}{\varphi (q)^{T}\sum _{i}e^{\|k_{i}\|^{2}/2\sigma ^{2}}\varphi (k_{i})}}}$$ ${\displaystyle \sigma =d_{K}^{1/4}}$

Esta aproximación se puede calcular en tiempo lineal, ya que primero podemos calcular la matriz y luego multiplicarla por la consulta. En esencia, hemos logrado obtener una versión más precisa de ${\displaystyle \varphi (k_{i})v_{i}^{T}}$ $${\displaystyle {\text{Attention}}(Q,K,V)={\text{softmax}}\left({\frac {QK^{\mathrm {T} }}{\sqrt {d_{k}}}}\right)V\approx Q(K^{T}V/{\sqrt {d_{k}}})}$$

Performer (2022) ^[76] utiliza la misma atención de características aleatorias, pero primero se muestrean de forma independiente de la distribución normal y luego se procesan según Gram-Schmidt . ${\displaystyle w_{1},...,w_{D}}$ ${\displaystyle N(0,\sigma ^{2}I)}$

Multimodalidad

Los transformadores también se pueden usar/adaptar para modalidades (entrada o salida) más allá del simple texto, generalmente encontrando una manera de "tokenizar" la modalidad.

Los transformadores de visión ^[37] adaptan el transformador a la visión por computadora descomponiendo las imágenes de entrada como una serie de parches, convirtiéndolas en vectores y tratándolas como tokens en un transformador estándar.

Conformer ^[38] y posteriormente Whisper ^[77] siguen el mismo patrón para el reconocimiento de voz , primero convirtiendo la señal de voz en un espectrograma , que luego se trata como una imagen, es decir, se divide en una serie de parches, se convierte en vectores y se trata como fichas en un transformador estándar.

Perceptores de Andrew Jaegle et al. (2021) ^{[78] [79]} pueden aprender de grandes cantidades de datos heterogéneos.

Con respecto a la salida de imágenes , Peebles et al introdujeron un transformador de difusión (DiT) que facilita el uso de la arquitectura del transformador para la producción de imágenes basada en difusión . ^[80] Además, Google lanzó un generador de imágenes centrado en transformadores llamado "Muse" basado en decodificación paralela y tecnología de transformadores generativos enmascarados. ^[81] (Los transformadores desempeñaron un papel menos central con las tecnologías de producción de imágenes anteriores, ^[82] aunque sigue siendo importante. ^[83] )

Ver también

• seq2seq  : familia de enfoques de aprendizaje automático
• Perceiver  : algoritmo de aprendizaje automático para datos no textuales
• Transformador de visión  : algoritmo de aprendizaje automático para el procesamiento de la visión
• Modelo de lenguaje grande  : tipo de red neuronal artificial
• BERT (modelo de lenguaje)  : modelo de lenguaje desarrollado por Google
• GPT-2  – Modelo de lenguaje de generación de texto 2019

Notas

1. Las unidades recurrentes cerradas (2014) redujeron aún más su complejidad.
2. Algunas arquitecturas, como RWKV o modelos de espacio de estados, evitan el problema.

Referencias

1. Vaswani, Ashish ; Shazeer, Noam; Parmar, Niki; Uszkoreit, Jakob; Jones, León; Gómez, Aidan N ; Káiser, Łukasz; Polosukhin, Illia (2017). "La atención es todo lo que necesita" (PDF) . Avances en los sistemas de procesamiento de información neuronal . 30 . Curran asociados, Inc.
2. Bahdanau; Cho, Kyunghyun; Bengio, Yoshua (1 de septiembre de 2014). "Traducción automática neuronal mediante el aprendizaje conjunto de alinear y traducir". arXiv : 1409.0473 [cs.CL].
3. Luong, Minh-Thang; Pham, Hieu; Manning, Christopher D. (17 de agosto de 2015). "Enfoques eficaces para la traducción automática neuronal basada en la atención". arXiv : 1508.04025 [cs.CL].
4. Hochreiter, Sepp ; Schmidhuber, Jürgen (1 de noviembre de 1997). "Memoria a largo plazo". Computación neuronal . 9 (8): 1735–1780. doi :10.1162/neco.1997.9.8.1735. ISSN  0899-7667. PMID  9377276. S2CID  1915014.
5. "Mejores modelos de lenguaje y sus implicaciones". AbiertoAI . 2019-02-14. Archivado desde el original el 19 de diciembre de 2020 . Consultado el 25 de agosto de 2019 .
6. Radford, Alec; Jong Wook Kim; Xu, Tao; Brockman, Greg; McLeavey, Christine; Sutskever, Ilya (2022). "Reconocimiento de voz robusto mediante supervisión débil a gran escala". arXiv : 2212.04356 [eess.AS].
7. Monastirsky, Máxima; Azulay, Osher; Sintov, Avishai (febrero de 2023). "Aprender a lanzar con un puñado de muestras utilizando transformadores de decisión". Cartas de robótica y automatización IEEE . 8 (2): 576–583. doi :10.1109/LRA.2022.3229266. ISSN  2377-3766.
8. Ruoss, Anian; Delétang, Grégoire; Medapati, Surabh; Grau-Moya, Jordi; Wenliang, Li; Catt, Elliot; Reid, Juan; Genewein, Tim (7 de febrero de 2024). "Ajedrez a nivel de gran maestro sin búsqueda". arXiv : 2402.04494v1 [cs.LG].
9. Lobo, Thomas; Debut, Lisandro; Sanh, Víctor; Chaumond, Julien; Delangue, Clemente; Yo, Antonio; Cistac, Pierric; Rault, Tim; Louf, Rémi; Funtowicz, Morgan; Davison, Joe; Shleifer, Sam; Von Platen, Patrick; Mamá, Clara; Jernita, Yacine; Plu, Julien; Xu, Canwen; Le Scao, Téven; Gugger, Sylvain; Drama, Mariama; Lhoest, Quentin; Rush, Alejandro (2020). "Transformers: procesamiento del lenguaje natural de última generación". Actas de la Conferencia de 2020 sobre métodos empíricos en el procesamiento del lenguaje natural: demostraciones de sistemas . págs. 38–45. doi :10.18653/v1/2020.emnlp-demos.6. S2CID  208117506.
10. "Open Sourcing BERT: formación previa de última generación para el procesamiento del lenguaje natural". Blog de IA de Google . 2 de noviembre de 2018. Archivado desde el original el 13 de enero de 2021 . Consultado el 25 de agosto de 2019 .
11. Feldman, JA; Ballard, DH (1 de julio de 1982). "Modelos conexionistas y sus propiedades". Ciencia cognitiva . 6 (3): 205–254. doi :10.1016/S0364-0213(82)80001-3. ISSN  0364-0213.
12. Rumelhart, David E.; Mcclelland, James L.; Grupo, Investigación PDP (29 de julio de 1987). Procesamiento distribuido paralelo, volumen 1: exploraciones en la microestructura de la cognición: fundamentos, capítulo 2 (PDF) . Cambridge, masa: Bradford Books. ISBN 978-0-262-68053-0.
13. Giles, C. Lee; Maxwell, Tom (1 de diciembre de 1987). "Aprendizaje, invariancia y generalización en redes neuronales de alto orden". Óptica Aplicada . 26 (23): 4972. doi :10.1364/AO.26.004972. ISSN  0003-6935.
14. Schmidhuber, Jürgen (1992). "Aprender a controlar los recuerdos de peso rápido: una alternativa a las redes recurrentes" (PDF) . Computación neuronal . 4 (1): 131-139. doi :10.1162/neco.1992.4.1.131. S2CID  16683347.
15. Hinton, Geoffrey E.; Plaut, David C. (1987). "Uso de pesas rápidas para borrar viejos recuerdos". Actas de la reunión anual de la Sociedad de Ciencias Cognitivas . 9 .
16. Katharopoulos, Ángelos; Vyas, Apoorv; Pappas, Nikolaos; Fleuret, François (2020). "Los transformadores son RNN: transformadores autorregresivos rápidos con atención lineal". ICML 2020 . PMLR. págs. 5156–5165.
17. Schlag, Imanol; Irie, Kazuki; Schmidhuber, Jürgen (2021). "Los transformadores lineales son programadores de peso secretamente rápidos". ICML 2021 . Saltador. págs. 9355–9366.
18. Schmidhuber, Jürgen (1993). "Reducir la relación entre la complejidad del aprendizaje y el número de variables que varían en el tiempo en redes totalmente recurrentes". ICANN 1993 . Saltador. págs. 460–463.
19. Schmidhuber, Jürgen (2022). "Aprendizaje profundo: nuestro año milagroso 1990-1991". idsia.ch . Consultado el 23 de julio de 2024 .
20. Cho, Kyunghyun; van Merrienboer, Bart; Gulcehre, Caglar; Bahdanau, Dzmitry; Bougarés, Fethi; Schwenk, Holger; Bengio, Yoshua (3 de junio de 2014). "Aprendizaje de representaciones de frases mediante codificador-decodificador RNN para traducción automática estadística". doi :10.48550/ARXIV.1406.1078. {{cite journal}}: Citar diario requiere |journal=( ayuda )
21. Sutskever, Ilya; Vinyals, Oriol; Le, Quoc Viet (14 de diciembre de 2014). "Secuencia a secuenciar aprendizaje con redes neuronales". arXiv : 1409.3215 [cs.CL].[primera versión publicada en arXiv el 10 de septiembre de 2014]
22. Chung, Junyoung; Gulcehre, Caglar; Cho, KyungHyun; Bengio, Yoshua (2014). "Evaluación empírica de redes neuronales recurrentes cerradas en modelado de secuencias". arXiv : 1412.3555 [cs.NE].
23. Gruber, N.; Jockisch, A. (2020), "¿Son las células GRU más específicas y las células LSTM más sensibles en la clasificación de motivos del texto?", Frontiers in Artificial Intelligence , 3 : 40, doi : 10.3389/frai.2020.00040 , PMC 7861254 , PMID  33733157, S2CID  220252321 
24. Sutskever, Ilya; Vinyals, Oriol; Le, Quoc V (2014). "Aprendizaje secuencia a secuencial con redes neuronales". Avances en los sistemas de procesamiento de información neuronal . 27 . Curran asociados, Inc.
25. Luong, Minh-Thang; Pham, Hieu; Manning, Christopher D. (2015). "Enfoques eficaces para la traducción automática neuronal basada en la atención". arXiv : 1508.04025 [cs.CL].
26. Wu, Yonghui; et al. (01 de septiembre de 2016). "Sistema de traducción automática neuronal de Google: reduciendo la brecha entre la traducción humana y la automática". arXiv : 1609.08144 [cs.CL].
27. Lewis-Kraus, Gideon (14 de diciembre de 2016). "El gran despertar de la IA". Los New York Times . ISSN  0362-4331. Archivado desde el original el 24 de mayo de 2023 . Consultado el 22 de junio de 2023 .
28. Parikh, Ankur P.; Täckstrom, Oscar; Das, Dipanjan; Uszkoreit, Jakob (25 de septiembre de 2016). "Un modelo de atención descomponible para la inferencia del lenguaje natural". arXiv : 1606.01933 [cs.CL].
29. Levy, Steven. "Ocho empleados de Google inventaron la IA moderna. Aquí está la historia interna". Cableado . ISSN  1059-1028. Archivado desde el original el 29 de marzo de 2024 . Consultado el 6 de agosto de 2024 . {{cite news}}: |archive-date=/ |archive-url=la marca de tiempo no coincide; 20 de marzo de 2024 sugerido ( ayuda )
30. Peng, Bo; Alcaide, Eric; Antonio, Quintín; Albalak, Alon; Arcadinho, Samuel; Biderman, Stella; Cao, Huanqi; Cheng, Xin; Chung, Michael (10 de diciembre de 2023), RWKV: Reinventando los RNN para la era de los transformadores, doi :10.48550/arXiv.2305.13048 , consultado el 6 de agosto de 2024
31. Devlin, Jacob; Chang, Ming-Wei; Lee, Kenton; Toutanova, Kristina (11 de octubre de 2018). "BERT: formación previa de transformadores bidireccionales profundos para la comprensión del lenguaje". arXiv : 1810.04805v2 [cs.CL].
32. "Google: BERT ahora se utiliza en casi todas las consultas en inglés". Tierra del motor de búsqueda . 2020-10-15 . Consultado el 24 de noviembre de 2020 .
33. "Avances recientes en Google Translate". investigación.google . Consultado el 8 de mayo de 2024 .
34. "La historia interna de cómo se creó ChatGPT a partir de las personas que lo crearon". Revisión de tecnología del MIT . Consultado el 6 de agosto de 2024 .
35. "Mejorar la comprensión del lenguaje con el aprendizaje no supervisado". openai.com . 11 de junio de 2018. Archivado desde el original el 18 de marzo de 2023 . Consultado el 18 de marzo de 2023 .
36. finetune-transformer-lm, OpenAI, 11 de junio de 2018 , consultado el 1 de mayo de 2023
37. Dosovitskiy, Alexey; Beyer, Lucas; Kolesnikov, Alejandro; Weissenborn, Dirk; Zhai, Xiaohua; Unterthiner, Thomas; Dehghani, Mostafa; Minderer, Matías; Heigold, Georg; Gelly, Sylvain; Uszkoreit, Jakob (3 de junio de 2021). "Una imagen vale 16 x 16 palabras: transformadores para el reconocimiento de imágenes a escala". arXiv : 2010.11929 [cs.CV].
38. Gulati, Anmol; Qin, James; Chiu, Chung-Cheng; Parmar, Niki; Zhang, Yu; Yu, Jiahui; Han, Wei; Wang, Shibo; Zhang, Zhengdong; Wu, Yonghui; Pang, Ruoming (2020). "Conformador: transformador de convolución aumentada para reconocimiento de voz". arXiv : 2005.08100 [eess.AS].
39. Chen, Lili; Lu, Kevin; Rajeswaran, Aravind; Lee, Kimin; Grover, Aditya; Laskin, Michael; Abbeel, Pieter; Srinivas, Aravind; Mordatch, Igor (24 de junio de 2021), Transformador de decisiones: aprendizaje por refuerzo mediante modelado de secuencias, doi :10.48550/arXiv.2106.01345 , consultado el 6 de agosto de 2024
40. Choromanski, Krzysztof; Likhosherstov, Valerii; Dohan, David; Canción, Xingyou; Gane, Andreea; Sarlos, Tamas; Hawkins, Peter; Davis, Jared; Mohiuddin, Afroz (19 de noviembre de 2022), Repensar la atención con los artistas intérpretes o ejecutantes, doi :10.48550/arXiv.2009.14794 , consultado el 6 de agosto de 2024
41. Liu, Zhuang; Mao, Hanzi; Wu, Chao-Yuan; Feichtenhofer, Christoph; Darrell, Trevor; Xie, Saining (2022). "Una ConvNet para la década de 2020": 11976–11986. {{cite journal}}: Citar diario requiere |journal=( ayuda )
42. Esser, Patricio; Kulal, Sumith; Blattmann, Andreas; Entezari, Rahim; Müller, Jonas; Saini, Harry; Leví, ñame; Lorenz, Dominik; Sauer, Axel (05/03/2024), Escalado de transformadores de flujo rectificados para síntesis de imágenes de alta resolución , arXiv : 2403.03206
43. Xiong, Ruibin; Yang, Yunchang; Él, Di; Zheng, Kai; Zheng, Shuxin; Xing, Chen; Zhang, Huishuai; Lan, Yanyan; Wang, Liwei; Liu, Tie-Yan (29 de junio de 2020). "Sobre la normalización de capas en la arquitectura del transformador". arXiv : 2002.04745 [cs.LG].
44. Raffel, Colin; Shazeer, Noam; Roberts, Adán; Lee, Katherine; Narang, Sharan; Matena, Michael; Zhou, Yanqi; Li, Wei; Liu, Peter J. (1 de enero de 2020). "Explorando los límites del aprendizaje por transferencia con un transformador unificado de texto a texto". La revista de investigación sobre aprendizaje automático . 21 (1): 140:5485–140:5551. arXiv : 1910.10683 . ISSN  1532-4435.
45. "Modelado de lenguaje enmascarado". abrazandoface.co . Consultado el 5 de octubre de 2023 .
46. "Modelado de lenguaje causal". abrazandoface.co . Consultado el 5 de octubre de 2023 .
47. Kariampuzha, William; Alyea, Gioconda; Qu, Sue; Sanjak, Jaleal; Mathé, Ewy; Sid, Eric; Chatelaine, Haley; Yadaw, Arjun; Xu, Yanji; Zhu, Qian (2023). "Extracción de información de precisión para la epidemiología de enfermedades raras a escala". Revista de medicina traslacional . 21 (1): 157. doi : 10.1186/s12967-023-04011-y . PMC 9972634 . PMID  36855134. 
48. "Modelado de secuencias con redes neuronales (Parte 2): modelos de atención". Índico . 2016-04-18. Archivado desde el original el 21 de octubre de 2020 . Consultado el 15 de octubre de 2019 .
49. Alammar, Jay. "El transformador ilustrado". jalammar.github.io . Archivado desde el original el 18 de octubre de 2020 . Consultado el 15 de octubre de 2019 .
50. Clark, Kevin; Khandelwal, Urvashi; Levy, Omer; Manning, Christopher D. (agosto de 2019). "¿Qué mira BERT? Un análisis de la atención de BERT". Actas del taller ACL BlackboxNLP de 2019: análisis e interpretación de redes neuronales para PNL . Florencia, Italia: Asociación de Lingüística Computacional: 276–286. arXiv : 1906.04341 . doi : 10.18653/v1/W19-4828 . Archivado desde el original el 21 de octubre de 2020 . Consultado el 20 de mayo de 2020 .
51. Raffel, Colin; Shazeer, Noam; Roberts, Adán; Lee, Katherine; Narang, Sharan; Matena, Michael; Zhou, Yanqi; Li, Wei; Liu, Peter J. (2020). "Explorando los límites del aprendizaje por transferencia con un transformador unificado de texto a texto". Revista de investigación sobre aprendizaje automático . 21 (140): 1–67. ISSN  1533-7928.
52. Tay, Yi; Dehghani, Mostafa; Tran, Vinh Q.; García, Xavier; Wei, Jason; Wang, Xuezhi; Chung, Hyung Won; Shakeri, Siamak; Bahri, Dara (28 de febrero de 2023), UL2: Unificación de paradigmas de aprendizaje de idiomas, doi :10.48550/arXiv.2205.05131 , consultado el 6 de agosto de 2024
53. Shazeer, Noam (1 de febrero de 2020). "Las variantes de GLU mejoran el transformador". arXiv : 2002.05202 [cs.LG].
54. Dufter, Philipp; Schmitt, Martín; Schütze, Hinrich (6 de junio de 2022). "Información de posición en transformadores: descripción general". Ligüística computacional . 48 (3): 733–763. arXiv : 2102.11090 . doi : 10.1162/coli_a_00445 . ISSN  0891-2017. S2CID  231986066.
55. Su, Jianlin; Lu, Yu; Pan, Shengfeng; Murtadha, Ahmed; Wen, Bo; Liu, Yunfeng (1 de abril de 2021). "RoFormer: transformador mejorado con incrustación de posición giratoria". arXiv : 2104.09864 [cs.CL].
56. Prensa, Ofir; Smith, Noé A.; Lewis, Mike (1 de agosto de 2021). "Entrene corto, pruebe largo: la atención con sesgos lineales permite la extrapolación de la longitud de entrada". arXiv : 2108.12409 [cs.CL].
57. Shaw, Pedro; Uszkoreit, Jakob; Vaswani, Ashish (2018). "Autoatención con representaciones de posición relativa". arXiv : 1803.02155 [cs.CL].
58. Dao, Tri; Fu, Dan; Ermón, Stefano; Rudra, Atri; Ré, Christopher (6 de diciembre de 2022). "FlashAttention: atención exacta, rápida y con uso eficiente de la memoria con IO-Awareness". Avances en los sistemas de procesamiento de información neuronal . 35 : 16344–16359. arXiv : 2205.14135 .
59. "CRFM de Stanford". crfm.stanford.edu . Consultado el 18 de julio de 2023 .
60. "FlashAttention-2: atención más rápida con mejor paralelismo y partición del trabajo". PNL de Princeton . 2023-06-17 . Consultado el 18 de julio de 2023 .
61. "Presentamos a Tri Dao, científico jefe de IA de Together, mientras lanza FlashAttention-2 para acelerar el entrenamiento y la inferencia de modelos". JUNTOS . Consultado el 18 de julio de 2023 .
62. Chowdhery, Aakanksha; Narang, Sharan; Devlin, Jacob; Bosma, Martín; Mishra, Gaurav; Roberts, Adán; Barham, Pablo; Chung, Hyung Won; Sutton, Carlos; Gehrmann, Sebastián; Schuh, Parker; Shi, Kensen; Tsvyashchenko, Sasha; Maynez, Josué; Rao, Abhishek (1 de abril de 2022). "PaLM: ampliación del modelado del lenguaje con Pathways". arXiv : 2204.02311 [cs.CL].
63. Kwon, Woosuk; Li, Zhuohan; Zhuang, Siyuan; Sheng, Ying; Zheng, Lianmin; Yu, Cody Hao; González, José; Zhang, Hao; Estoica, Ion (23 de octubre de 2023). "Gestión eficiente de la memoria para modelos de lenguajes grandes que sirven con PagedAttention". Actas del 29º Simposio sobre principios de sistemas operativos . SOSP '23. Nueva York, NY, EE.UU.: Asociación de Maquinaria de Computación. págs. 611–626. arXiv : 2309.06180 . doi :10.1145/3600006.3613165. ISBN 979-8-4007-0229-7.
64. vllm-project/vllm, vLLM, 2024-06-20 , consultado el 20 de junio de 2024
65. Contribución), Woosuk Kwon*, Zhuohan Li*, Siyuan Zhuang, Ying Sheng, Lianmin Zheng, Cody Yu, Joey González, Hao Zhang e Ion Stoica (* Equal (2023-06-20). "vLLM: Fácil, Rápido y servicio LLM económico con PagedAttention". Blog de vLLM . Consultado el 20 de junio de 2024 .{{cite web}}: CS1 maint: multiple names: authors list (link)
66. Leviatán, Yaniv; Kalman, Matán; Matias, Yossi (18 de mayo de 2023), Inferencia rápida a partir de transformadores mediante decodificación especulativa , arXiv : 2211.17192
67. Fu, Yao (13 de diciembre de 2023). "Hacia una aceleración de 100 veces: optimización de inferencia de transformadores de pila completa".
68. Chen, Charlie; Borgeaud, Sebastián; Irving, Geoffrey; Lespiau, Jean-Baptiste; Sifré, Laurent; Jumper, John (2 de febrero de 2023), Aceleración de la decodificación de modelos de lenguaje grande con muestreo especulativo , arXiv : 2302.01318
69. Kitaev, Nikita; Káiser, Łukasz; Levskaya, Anselmo (2020). "Reformador: el transformador eficiente". arXiv : 2001.04451 [cs.LG].
70. "Construcción de transformadores para secuencias más largas con métodos de atención escasa". Blog de IA de Google . 25 de marzo de 2021. Archivado desde el original el 18 de septiembre de 2021 . Consultado el 28 de mayo de 2021 .
71. "Tareas con secuencias largas: Chatbot". Coursera . Archivado desde el original el 26 de octubre de 2020 . Consultado el 22 de octubre de 2020 .
72. "Reformador: el transformador eficiente". Blog de IA de Google . 16 de enero de 2020. Archivado desde el original el 22 de octubre de 2020 . Consultado el 22 de octubre de 2020 .
73. Zhai, Shuangfei; Talbott, Walter; Srivastava, nitish; Huang, Chen; Vaya, Hanlin; Zhang, Ruixiang; Susskind, Josh (21 de septiembre de 2021). "Un transformador sin atención". arXiv : 2105.14103 [cs.LG].
74. Tay, Yi; Dehghani, Mostafa; Abnar, Samira; Shen, Yikang; Bahri, Dara; Pham, Felipe; Rao, Jinfeng; Yang, Liu; Ruder, Sebastián; Metzler, Donald (8 de noviembre de 2020). "Arena de largo alcance: un punto de referencia para transformadores eficientes". arXiv : 2011.04006 [cs.LG].
75. Peng, Hao; Pappas, Nikolaos; Yogatama, Dani; Schwartz, Roy; Smith, Noé A.; Kong, Lingpeng (19 de marzo de 2021). "Atención a funciones aleatorias". arXiv : 2103.02143 [cs.CL].
76. Choromanski, Krzysztof; Likhosherstov, Valerii; Dohan, David; Canción, Xingyou; Gane, Andreea; Sarlos, Tamas; Hawkins, Peter; Davis, Jared; Belanger, David; Colwell, Lucy; Weller, Adrián (30 de septiembre de 2020). "Modelado de lenguaje enmascarado para proteínas mediante transformadores de contexto largo linealmente escalables". arXiv : 2006.03555 [cs.LG].
77. Radford, Alec; Kim, Jong Wook; Xu, Tao; Brockman, Greg; McLeavey, Christine; Sutskever, Ilya (2022). "Reconocimiento de voz robusto mediante supervisión débil a gran escala". arXiv : 2212.04356 [eess.AS].
78. Jaegle, Andrés; Gimeno, Félix; Brock, Andrés; Zisserman, Andrés; Vinyals, Oriol; Carreira, Joao (22/06/2021). "Perceptor: percepción general con atención iterativa". arXiv : 2103.03206 [cs.CV].
79. Jaegle, Andrés; Borgeaud, Sebastián; Alayrac, Jean-Baptiste; Doersch, Carl; Ionescu, Catalín; Ding, David; Koppula, Skanda; Zoran, Daniel; Brock, Andrés; Shelhamer, Evan; Hénaff, Olivier (2 de agosto de 2021). "Perceiver IO: una arquitectura general para entradas y salidas estructuradas". arXiv : 2107.14795 [cs.LG].
80. Peebles, William; Xie, Saining (2 de marzo de 2023). "Modelos de difusión escalables con transformadores". arXiv : 2212.09748 [cs.CV].
81. "Google AI presenta Muse, un nuevo modelo transformador de texto a imagen". InfoQ .
82. "Uso de modelos de difusión para crear avatares NeRF superiores". 5 de enero de 2023.
83. Islam, Arham (14 de noviembre de 2022). "¿Cómo funcionan DALL·E 2, difusión estable y mitad del viaje?".

Otras lecturas

• Alexander Rush, The Annotated Transformer Archivado el 22 de septiembre de 2021 en Wayback Machine , grupo de PNL de Harvard, 3 de abril de 2018.
• Phuong, María; Hutter, Marcus (2022). "Algoritmos formales para transformadores". arXiv : 2207.09238 [cs.LG].
• Fernando, Javier; Sarti, Gabriele; Bisazza, Arianna; Costa-jussà, Marta R. (2024-05-01). "Introducción al funcionamiento interno de los modelos de lenguaje basados ​​en transformadores". arXiv : 2405.00208 [cs.CL].
• Hubert Ramsauer et al. (2020), "Hopfield Networks es todo lo que necesita" Archivado el 18 de septiembre de 2021 en Wayback Machine , preimpresión enviada para ICLR 2021. arXiv :2008.02217; ver también el blog de los autores Archivado el 18 de septiembre de 2021 en Wayback Machine.

– Discusión del efecto de una capa transformadora como equivalente a una actualización de Hopfield, acercando la entrada a uno de los puntos fijos (patrones representables) de una red Hopfield de valor continuo.