Transformers, een revolutionair type neurale netwerken, spelen een cruciale rol in veel moderne machineleertoepassingen, waaronder natuurlijke taalverwerking (NLP). Het proces van coderen (encoding) en decoderen (decoding) in Transformers is fundamenteel om hun vermogen te begrijpen en te genereren te verklaren. Om dit proces te begrijpen, zullen we enkele belangrijke componenten van het Transformermodel en hun functies verkennen.
- Coderen (Encoding) in Transformers
De coderingseenheid in een Transformer neemt een invoersequentie en zet deze om in een reeks van continue representaties. Hier is hoe het werkt:
1. Invoerrepresentatie: Elk woord in de invoerzin wordt eerst omgezet in een woordembedding, vaak door gebruik te maken van voorgetrainde embeddings zoals Word2Vec of GloVe. Deze embeddings geven een initiële continue vectorvoorstelling van woorden.
2. Positional Encoding: Aangezien transformermodellen niet sequentieel zijn zoals RNN’s of LSTM’s, gebruiken ze een “positional encoding” om de volgorde van woorden vast te leggen. Dit gebeurt door middel van sinusoïdale functies die unieke waarden toevoegen aan de embeddings om de positie binnen de zin aan te geven.
3. Self-Attention Mechanisme: Misschien wel het meest innovatieve onderdeel, het self-attention mechanisme, zorgt ervoor dat het model kan focussen op verschillende delen van de invoerzin bij het genereren van elke output. Dit wordt gedaan door “Vraag”, “Sleutel”, en “Waarde” matrixen te berekenen. Elke woordembedding wordt getransformeerd via deze matrixen en vervolgens gewogen en gecombineerd op basis van hun relevante aandachtsscores.
4. Layer Normalization en Feedforward Netwerken: Elke self-attention laag wordt gevolgd door normalisatie en een feedforward neuraal netwerk. Deze stappen helpen bij het handhaven van stabiliteit en verbeteren de representatiekracht van het model.
5. Multi-head Attention: In plaats van één enkele self-attention laag, gebruikt de Transformer meerdere “heads” die onafhankelijk aandacht geven aan verschillende delen van de invoer. Dit stelt het model in staat complexere relaties te begrijpen.
- Decoderen (Decoding) in Transformers
Het decoderdeel heeft als doel een outputsequentie te produceren, typisch in de vorm van een vertaling of een gegenereerde tekst. Dit gebeurt als volgt:
1. Input van Encoder Output: De representaties die de encoder heeft geproduceerd, worden naar de decodermainput gevoerd.
2. Masked Self-Attention in Decoder: Om te voorkomen dat het model toekomstige tokens voorspelt, wordt een maskering toegepast die ervoor zorgt dat aandacht alleen op eerdere posities in de outputsequentie wordt gericht.
3. Encoder-Decoder Attention: Naast de self-attention mechanismen in de decoder, heeft elke decoderlaag een tweede aandachtmechanisme dat focust op de encoderoutput. Dit verbindt de informatie tussen de bron- en doelzinnen.
4. Feedforward Netwerken en Layer Normalization: Net als bij de encoder, volgt iedere aandachtlaag in de decoder een normalisatie en een feedforward neuraal netwerk voor verdere verwerking.
5. Output Generation: Tenslotte worden de door de decoder gegenereerde representaties omgezet in een probability distributie over het vocabulaire, en wordt het meest waarschijnlijke woord geselecteerd als het volgende token in de outputsequentie.
- Voorbeeld en Toepassingen
Een van de bekendste modellen dat gebruik maakt van Transformerarchitectuur is BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), en GPT (Generative Pretrained Transformer). BERT wordt vaak gebruikt voor taken zoals vragen beantwoorden en sentimentanalyse, terwijl GPT wordt gebruikt voor tekstgeneratie. In machinevertaling, zoals Google Translate, speelt de Transformer een centrale rol dankzij zijn vermogen om langdurige afhankelijkheden in teksten te begrijpen en meer contextbewuste vertalingen te maken.
- Bronnen
1. Vaswani et al. (2017). “Attention is All You Need”. NeurIPS 2017. [Paper](https://arxiv.org/abs/1706.03762)
2. Devlin et al. (2018). “BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding.” NAACL 2019. [Paper](https://arxiv.org/abs/1810.04805)
3. Radford et al. (2018). “Improving Language Understanding by Generative Pre-Training.” OpenAI. [Paper](https://www.cs.ubc.ca/~amuham01/LING530/papers/radford2018improving.pdf)
Door middel van een gedetailleerd begrip van hoe coders en decoders binnen Transformers werken, kunnen we beter waarderen hoe deze modellen complexe taken in natuurlijke taalverwerking uitvoeren.
