Нейросетевая архитектура трансформер обучается с помощью алгоритма обратного распространения ошибки (backpropagation). Этот алгоритм позволяет нейронной сети учиться на данных, изменяя свои веса и смещения с течением времени.
Обучение трансформера начинается с инициализации весов и смещений нейронной сети случайными значениями. Затем нейронная сеть получает на вход набор обучающих данных. Для каждого примера обучающих данных нейронная сеть генерирует выход.
Выход нейронной сети сравнивается с целевым выходом для этого примера. Разница между выходом нейронной сети и целевым выходом называется ошибкой.
Ошибка используется для вычисления градиентов весов и смещений нейронной сети. Градиенты указывают, как нужно изменить веса и смещения, чтобы уменьшить ошибку.
Веса и смещения нейронной сети обновляются в соответствии с градиентами. Этот процесс повторяется для всех примеров обучающих данных.
По мере обучения нейронная сеть постепенно улучшает свои результаты. Когда ошибка достигает желаемого уровня, обучение останавливается.
Вот более подробный обзор процесса обучения трансформера:
- Инициализация весов и смещений: Веса и смещения нейронной сети инициализируются случайными значениями. Это делается для того, чтобы нейронная сеть имела возможность учиться на данных.
- Подача обучающих данных: Нейронной сети подается набор обучающих данных. Обучающие данные состоят из пар входных и выходных данных.
- Генерация выходных данных: Нейронная сеть генерирует выходы для каждого примера обучающих данных.
- Расчет ошибки: Выход нейронной сети сравнивается с целевым выходом для каждого примера обучающих данных. Разница между выходом нейронной сети и целевым выходом называется ошибкой.
- Вычисление градиентов: Ошибка используется для вычисления градиентов весов и смещений нейронной сети. Градиенты указывают, как нужно изменить веса и смещения, чтобы уменьшить ошибку.
- Обновление весов и смещений: Веса и смещения нейронной сети обновляются в соответствии с градиентами.
- Повторение шагов 2-6: Процесс повторяется для всех примеров обучающих данных.
- Остановка обучения: Обучение останавливается, когда ошибка достигает желаемого уровня.
Обучение трансформера может быть ресурсоемким процессом. Это связано с тем, что трансформеры обычно имеют большое количество параметров, которые необходимо обучать. Для обучения трансформеров часто используются графические процессоры (GPU), которые могут ускорить процесс обучения.
Трансформеры показали выдающиеся результаты в различных задачах обработки естественного языка, включая машинный перевод, автоматическое реферирование и генерацию текста. Они также были применены к другим задачам, таким как обработка изображений и обработка естественного языка.