ПРИМЕНЕНИЕ ТРАНСФОРМЕРОВ В ОБРАБОТКЕ ЕСТЕСТВЕННОГО ЯЗЫКА Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

УДК 004

Узких Г.Ю.

студент 4 курса Северный (Арктический) федеральный университет (г. Архангельск, Россия)

ПРИМЕНЕНИЕ ТРАНСФОРМЕРОВ В ОБРАБОТКЕ ЕСТЕСТВЕННОГО ЯЗЫКА

Аннотация: трансформеры стали одной из самых влиятельных архитектур в области обработки естественного языка (NLP), значительно улучшив результаты во многих задачах, таких как машинный перевод, генерация текста и ответ на вопросы. В данной статье рассматриваются основные концепции и принципы работы трансформеров, включая механизм самовнимания и позиционное кодирование. Особое внимание уделяется моделям, основанным на трансформерах, таким как BERT, GPT и T5, а также их применению в различных задачах NLP и перспективам дальнейшего развития.

Ключевые слова: трансформеры, обработка естественного языка, самовнимание, машинный перевод, генерация текста.

В последние годы трансформеры стали основой современных моделей для обработки естественного языка (NLP). С момента их появления в 2017 году [1], архитектура трансформеров продемонстрировала впечатляющие результаты в широком спектре задач NLP, заменив ранее популярные рекуррентные нейронные сети (RNN) и сверточные нейронные сети (CNN). Трансформеры оказались эффективнее не только благодаря своей способности обрабатывать последовательности данных параллельно, но и благодаря механизму самовнимания (self-attention), который позволяет моделям учитывать зависимости между любыми частями входного текста.

Трансформеры основаны на двух ключевых компонентах: механизме самовнимания и позиционном кодировании.

Самовнимание позволяет модели взвешивать важность различных слов в предложении относительно друг друга. Это особенно важно в задачах, где значение слова зависит от контекста, например, в задачах машинного перевода или анализа тональности текста.

Так как трансформеры не используют рекуррентные связи для обработки последовательностей, они применяют позиционное кодирование для сохранения информации о порядке слов в предложении. Это позволяет модели учитывать порядок слов при обработке текста, что является критически важным для понимания смысла.

Трансформеры стали основой для множества моделей, показавших выдающиеся результаты в задачах NLP. Рассмотрим наиболее значимые из них:

- BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): BERT [2] — это модель, которая использует двунаправленное кодирование, что позволяет ей учитывать контекст как слева, так и справа от каждого слова. Это делает BERT особенно эффективным для задач, связанных с пониманием текста, таких как классификация предложений, нахождение текстовых соответствий и ответ на вопросы,

- GPT (Generative Pre-trained Transformer): Модель GPT [3] отличается тем, что фокусируется на генерации текста. GPT использует однонаправленный подход, где каждое следующее слово генерируется на основе предыдущих, что позволяет модели генерировать связные и контекстно-зависимые тексты. GPT-3, с более чем 175 миллиардами параметров, показал значительное улучшение в генерации текста, что сделало его мощным инструментом в создании контента, написании кода и других задачах,

- T5 (Text-To-Text Transfer Transformer): T5 представляет собой модель, которая переводит любую NLP задачу в формат преобразования текста в текст. Этот универсальный подход позволяет модели T5 решать различные задачи, такие как перевод, обобщение текста, классификация и другие, в рамках единой архитектуры.

Несмотря на значительные успехи трансформеров в NLP, существуют и вызовы, такие как высокая вычислительная сложность и необходимость в огромных объемах данных для обучения. Это делает разработку и развертывание таких моделей дорогими и трудоемкими задачами.

Перспективы дальнейшего развития включают в себя оптимизацию архитектур трансформеров для работы с ограниченными ресурсами, исследование методов, которые позволят моделям лучше обобщать на новые задачи, а также интеграцию трансформеров с другими методами машинного обучения для создания гибридных систем.

Трансформеры стали ключевым инструментом в обработке естественного языка, значительно продвинув эту область вперед. Модели, основанные на трансформерах, такие как BERT, GPT и T5, продемонстрировали выдающиеся результаты в широком спектре задач NLP. В будущем ожидается дальнейшее развитие этих методов, что откроет новые возможности для обработки и анализа текстовой информации.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:

1. Skillbox [Электронный ресурс] - URL: https://skillbox.ru/media/code/nlp-chto-eto-takoe-i-kak-ona-rabotaet;

2. Викикоспекты [Электронный ресурс] - URL: https://neerc.ifmo.ru;

3. Википедия [Электронный ресурс] - URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/GPT-3

Uzkikh G.I.

Northern (Arctic) Federal University (Arkhangelsk, Russia)

APPLICATION OF TRANSFORMERS IN NATURAL LANGUAGE PROCESSING

Abstract: transformers have become one of the most influential architectures in the field of Natural Language Processing (NLP), significantly improving results in many tasks such as machine translation, text generation, and question answering. This article explores the core concepts and principles behind transformers, including the attention mechanism and positional encoding. Special attention is given to transformer-based models such as BERT, GPT, and T5, and their application in various NLP tasks, as well as the prospects for further development.

Keywords: transformers, natural language processing, attention mechanism, machine translation, text generation, BERT, GPT.