Co je to transformer v umělé inteligenci (AI)

Představte si, že čtete napínavý román. Při čtení každého slova vaše mysl automaticky propojuje aktuální informace s tím, co jste četli před několika stránkami nebo dokonce kapitolami. Když narazíte na větu „Otevřel dveře a uviděl ji stát tam,“ okamžitě víte, kdo je „on“, kdo je „ona“ a kde je „tam“ – a to vše díky kontextu, který jste si v průběhu čtení vybudovali.

Přesně takto – jen mnohem efektivněji – funguje technologie, která v posledních letech způsobila revoluci v oblasti umělé inteligence: transformer.

Transformer je typ neuronové sítě založený na mechanismu pozornosti (attention), který byl navržen primárně pro zpracování sekvencí dat, jako je text. Na rozdíl od předchozích architektur zpracovává vstupní data paralelně a využívá tzv. self-attention mechanismus k zachycení vztahů mezi všemi prvky sekvence.

Architektura modelu transformeru s více hlavovou pozorností (zdroj)

Transformer není jen další buzzword ze světa technologií. Je to architektura, která změnila přístup v oblasti zpracování přirozeného jazyka a stojí za většinou pokročilých AI systémů, se kterými se dnes setkáváme – od překladačů přes vyhledávače až po chatboty, kteří dokáží vést plynulou konverzaci nebo psát eseje.

V tomto článku vám vysvětlím, co transformer vlastně je, proč způsobil takový rozruch v AI komunitě a jak funguje. Pojďme společně nahlédnout pod kapotu jedné z nejdůležitějších technologií současnosti, která mění způsob, jakým počítače rozumí a vytvářejí lidský jazyk.

Historický kontext a přelom v AI

Než se transformery objevily na scéně, svět umělé inteligence pro zpracování jazyka spoléhal především na takzvané rekurentní neuronové sítě (RNN) a jejich vylepšené verze jako LSTM nebo GRU.

Rekurentní neuronová síť (RNN) je typ neuronové sítě, která zpracovává sekvenční data postupně, prvek po prvku, přičemž si udržuje vnitřní stav (paměť) zachycující informace o předchozích prvcích. Tento sekvenční přístup však způsobuje problémy při zpracování dlouhých sekvencí.

Tyto modely zpracovávaly text sekvenčně – slovo po slově, větu po větě – podobně jako když čtete tento článek.

Představte si to jako čtení knihy s velmi krátkodobou pamětí. Když jste na straně 100, informace ze strany 5 už je dávno zapomenutá nebo značně zkreslená. To byl přesně problém těchto starších modelů – čím delší text, tím hůře si pamatovaly souvislosti z jeho začátku.

V roce 2017 přišel zlom. Tým výzkumníků z Google Brain publikoval článek s nenápadným názvem „Attention Is All You Need“ (Pozornost je vše, co potřebujete). Tento článek představil zcela novou architekturu – transformer – která opustila sekvenční zpracování a nahradila ho něčím mnohem efektivnějším.

Revoluce jménem transformer

Co tedy dělá transformer tak revolučním? Představte si, že místo čtení knihy stránku po stránce byste měli schopnost vidět celou knihu najednou a okamžitě propojovat související informace napříč kapitolami.

Paralelní zpracování v kontextu transformerů znamená, že model zpracovává všechny prvky vstupní sekvence současně, nikoli postupně. To umožňuje výrazně rychlejší výpočet a efektivnější trénink, zejména na moderním hardwaru jako jsou GPU a TPU.

Transformer dokáže zpracovávat text paralelně – tedy mnoho slov najednou – a díky mechanismu zvanému „attention“ (pozornost) umí identifikovat, které části textu spolu souvisejí, bez ohledu na to, jak daleko od sebe jsou.

Tato architektura přinesla několik zásadních výhod:

1. Rychlost – Paralelní zpracování je mnohem rychlejší než sekvenční.
2. Lepší porozumění kontextu – Model dokáže lépe propojovat související informace.
3. Škálovatelnost – Lze vytvářet stále větší a výkonnější modely.

Transformer se stal základním stavebním kamenem pro modely jako BERT, GPT, T5 a další, které dnes pohánějí většinu pokročilých jazykových aplikací – od vyhledávačů přes překladače až po chatboty a generátory textu.

Ale jak vlastně transformer funguje? Představte si ho jako skupinu velmi pozorných čtenářů, kteří společně analyzují text a neustále si vyměňují poznámky o tom, co je důležité a jak jednotlivé části textu souvisejí. Tito „čtenáři“ jsou ve skutečnosti matematické funkce, které dokáží určit, které informace jsou v daném kontextu relevantní.

Attention, Self-attention a Encoder-Decoder

Attention: Umění soustředit se na to podstatné

Attention mechanismus je matematická operace, která umožňuje modelu přiřadit různou váhu (důležitost) různým částem vstupních dat. Formálně jde o mapování dotazu (query) a množiny párů klíč-hodnota (key-value pairs) na výstup, kde výstup je vypočítán jako vážený součet hodnot, přičemž váha přiřazená každé hodnotě je určena kompatibilitou dotazu s odpovídajícím klíčem.

Představte si, že jste na rušné party. Kolem vás probíhá několik konverzací najednou, hraje hudba a někdo vás osloví. I v tomto hlučném prostředí dokážete zaměřit svou pozornost na hlas osoby, která s vámi mluví, a ignorovat okolní ruch. Tato schopnost selektivní pozornosti je přesně to, co v transformerech představuje mechanismus „attention“.

V kontextu jazykových modelů attention umožňuje modelu „zaměřit se“ na relevantní části vstupního textu při generování každého slova výstupu.

Když například překládáme větu z češtiny do angličtiny, attention mechanismus pomáhá modelu určit, která česká slova jsou důležitá pro překlad konkrétního anglického slova. Při překladu věty „Mám rád svého psa“ do angličtiny („I love my dog“) model při generování slova „love“ zaměří svou pozornost především na české slovo „rád“, zatímco při generování slova „dog“ se soustředí na slovo „psa“.

Matematicky jde o vážené průměrování, ale v praxi si to můžeme představit jako systém přidělování bodů důležitosti – čím důležitější je vztah mezi slovy, tím více bodů dostanou.

Self-attention: Když slova mluví mezi sebou

Self-attention (neboli vlastní pozornost) je specifická forma attention mechanismu, kde dotazy, klíče a hodnoty pocházejí ze stejné sekvence. Umožňuje každému prvku sekvence (např. slovu ve větě) interagovat se všemi ostatními prvky v téže sekvenci a vytvořit tak kontextuálně bohatou reprezentaci, která zachycuje vztahy mezi prvky bez ohledu na jejich vzdálenost.

Self-attention je speciální případ attention mechanismu, který je pro transformery naprosto klíčový. Zatímco běžný attention mechanismus propojuje vstup s výstupem, self-attention propojuje vstup se vstupem – tedy slova v rámci jedné věty mezi sebou.

Představte si to jako konverzaci mezi slovy ve větě. Každé slovo se „ptá“ všech ostatních slov: „Jak moc jsi pro mě důležité?“ A ostatní slova odpovídají s různou mírou důležitosti.

Vezměme si větu: „Banka zvýšila úrokové sazby, protože se obávala inflace.“

Když transformer zpracovává slovo „obávala“, self-attention mechanismus mu umožňuje zjistit, že se vztahuje ke slovu „banka“ (kdo se obával?), nikoliv k „sazbám“ nebo „inflaci“. Díky tomu model chápe, že subjektem obavy je banka, nikoliv něco jiného.

Tato schopnost je zásadní pro porozumění jazyku, protože lidská řeč je plná odkazů, zájmen a kontextových vazeb, které by bez self-attention mechanismu byly pro počítač těžko uchopitelné.

Encoder-Decoder: Překladatelé v akci

Encoder-Decoder architektura je návrhový vzor používaný v neuronových sítích, kde encoder transformuje vstupní sekvenci na vnitřní reprezentaci (často nazývanou „kontext“ nebo „latentní prostor“), zatímco decoder využívá tuto reprezentaci ke generování výstupní sekvence. Jednoduše řečeno:

1. Encoder (kodér) – Čte vstupní text a vytváří jeho reprezentaci. Jako když si čtete cizojazyčný text a snažíte se pochopit jeho význam.
2. Decoder (dekodér) – Bere reprezentaci vytvořenou kodérem a generuje výstupní text. Jako když formulujete myšlenky do slov ve svém jazyce.

Představte si to jako práci překladatelského týmu. Jeden člověk (encoder) čte text v češtině a vytváří si mentální reprezentaci významu, nezávislou na konkrétním jazyce. Druhý člověk (decoder) pak tuto reprezentaci převádí do angličtiny.

V původním transformeru tyto dvě části spolupracují pomocí attention mechanismu – decoder se „ptá“ encoderu na informace, které potřebuje pro generování každého slova výstupu.

Zajímavé je, že některé moderní jazykové modely používají pouze část této architektury. Například modely rodiny GPT používají pouze decoder, zatímco modely jako BERT používají pouze encoder. Plnou encoder-decoder architekturu najdeme třeba v modelech určených pro strojový překlad nebo sumarizaci textu.

Proč jsou transformery tak úspěšné

Transformery způsobily v oblasti umělé inteligence skutečnou revoluci, a to z několika důvodů:

Paralelní zpracování: Rychlost na prvním místě

Zatímco starší modely zpracovávaly text sekvenčně (slovo po slově), transformery dokáží zpracovávat celé věty najednou. Je to jako rozdíl mezi čtením knihy po jednotlivých slovech a schopností vidět celou stránku najednou.

Zachycení vztahů na dlouhou vzdálenost

Long-range dependencies (závislosti na dlouhou vzdálenost) jsou vztahy mezi prvky v sekvenci, které jsou od sebe vzdáleny mnoha jinými prvky. V přirozeném jazyce to mohou být například vztahy mezi podmětem a přísudkem v dlouhých, složitých větách, nebo odkazy na entity zmíněné mnohem dříve v textu.

Díky attention mechanismu transformery excelují v propojování souvisejících informací, i když jsou od sebe vzdálené. V praxi to znamená, že si model „pamatuje“ relevantní kontext mnohem lépe než předchozí architektury.

Škálovatelnost: Větší je lepší

Škálovatelnost v kontextu transformerů označuje schopnost architektury zlepšovat výkon s rostoucí velikostí modelu (počtem parametrů) a množstvím trénovacích dat. Empirické studie ukázaly, že výkon transformerů často sleduje tzv. „scaling laws“ – předvídatelné vztahy mezi velikostí modelu, množstvím dat a výslednou přesností.

Ukázalo se, že transformer architekturu lze efektivně škálovat – čím větší model (s více parametry), tím lepší výsledky. Toto zjištění vedlo k vývoji stále větších modelů, jako je GPT-4 s biliony parametrů.

Všestrannost: Jeden model vládne všem

Transformery se ukázaly jako mimořádně všestranné – stejná základní architektura funguje pro překlad, generování textu, odpovídání na otázky, shrnutí textu a mnoho dalších úloh.

Budoucnost s transformery

Transformery změnily způsob, jakým počítače pracují s lidským jazykem. Od jejich představení v roce 2017 jsme svědky explozivního růstu schopností AI v oblasti zpracování přirozeného jazyka.

Vrátíme-li se k naší úvodní analogii s četbou knihy – transformery nejen „čtou“ text, ale dokáží v něm vidět souvislosti, které by dříve byly pro stroje nedosažitelné. Jsou jako čtenáři s fotografickou pamětí a schopností okamžitě propojit informace z různých kapitol.

Ačkoli technologie stojící za transformery je složitá, základní myšlenka je překvapivě jednoduchá: pozornost je vše, co potřebujete. Tato jednoduchá, ale mocná myšlenka změnila svět AI a stojí za většinou pokročilých jazykových modelů, které dnes používáme.

A kdo ví – možná až budete příště chatovat s AI asistentem nebo používat automatický překlad, vzpomenete si, že za tím vším stojí transformer, který se na každé slovo dívá v kontextu všech ostatních, podobně jako my lidé při čtení tohoto článku.