مدل ترنسفورمر (Transformer Model) چیست؟

مقدمه

قطعا تا حالا شده که از گوگل ترنسلیت استفاده کرده باشید و ببینید که چقدر دقیق یک جمله را برای شما ترجمه می‌کند؛ یا اینکه شاید از چت‌بات‌های هوشمندی مانند ChatGPT خواسته باشید برای شما یک داستان بسازد؛ همه‌ی این‌ها به لطف مدل ترنسفورمر  (Transformer Model‌‌)‌‌‌‌‌ ممکن شده‌ است. اگر می‌خواهید با مدل ترنسفورمر و کاربردهای آن آشنا شوید در این یادداشت همراه ما باشید. (Transformer Model‌‌)‌‌‌‌‌ ممکن شده‌ است. اگر می‌خواهید با مدل ترنسفورمر و کاربردهای آن آشنا شوید در این یادداشت همراه ما باشید.

مدل ترنسفورمر چیست؟

به زبان خیلی ساده می‌توان گفت مدل ترانسفورمری که گاهی هم از آن به عنوان مدل انتقالی نام می‌برند؛ یک مدل هوشمند در هوش مصنوعی است که متن‌های مختلف را خیلی بهتر از روش‌های قدیمی، درک و پردازش می‌کند. این مدل می‌تواند برای شما خلاصه‌سازی کند، شعر بنویسد و حتی کد برنامه‌نویسی تولید کند! 

قبل از توسعه مدل‌‎های ترنسفورمر، از مدل‌های قدیمی‌تری مانند RNN و LSTM استفاده می‌شد که در این کار خیلی ضعیف بودند، طوری که مثلا اگر یک جمله را به مدل RNN تحویل می‌دادید، باید ابتدا آن را از اول تا به آخر کلمه به کلمه می‌خواند. اما مدل ترنسفورمر این کار را یک‌جا انجام می‌دهد؛ مثل کسی که کل متن را می‌بیند و بعد سریع تصمیم می‌گیرد مهم‌ترین بخشش کجاست و کجا باید تمرکز کند.

مدل ترنسفورمر یک نوع مدل یادگیری ماشین است که مخصوص پردازش زبان طبیعی  و کارهایی مثل ترجمه، خلاصه‌سازی و تولید متن طراحی شده است. به زبان تخصصی‌تر می‌توان گفت که”ترنسفورمر یک معماری یادگیری عمیق است که از رمزگذارها و رمزگشاها تشکیل شده است. نوآوری اصلی آن در مکانیزم توجه نهفته است و به طور گسترده در مدل‌های بنیادی مورد استفاده قرار می‌گیرد.”

بیشتر بخوانید: بهترین زبان های برنامه نویسی هوش مصنوعی

ترنسفورمر یک معماری شبکه عصبی عمیق طراحی شده برای به تصویر کشیدن روابط و وابستگی‌های بین عناصر در یک دنباله، مانند کلمات در یک جمله است. این مکانیسم مدل بنیادی را قادر می‌سازد تا روابط مهم بین کلمات را “یاد گرفته” و در عین حال اطلاعات نامربوط را نادیده بگیرد.

برای اینکه بهتر متوجه شوید مدل انتقالی در کجای دنیای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین قرار دارد، توجه شما را به عکس زیر جلب می‌کنیم که نشان می‌دهد مدل‌های ترنسفورمر جدیدترین و پیشرفته‌ترین روش برای پردازش متن در هوش مصنوعی هستند. 

بیایید مدل ترنسفورمر را بخشی از یک دسته‌بندی بزرگ‌تر در نظر بگیریم، همان‌طور که تصویر زیر نشان می‌دهد ابتدا مدل‌های یادگیری ماشین را داریم که روش ساده‌ای مثل رگرسیون خطی را شامل می‌شوند. داخل این دسته مدل‌های یادگیری عمیق قرار دارند و در میان این مدل‌های یادگیری عمیق، گروهی از مدل‌ها به نام ترنسفورمر هستند که قوی‌تر از بقیه عمل می‌کنند. اگر می‌خواهید با یک نمونه واقعی از مدل‌های ترنسفورمر آشنا شوید ما BERT را به شما معرفی می‎کنیم که نمونه‌ای از ترنسفورمرها هستند که باعث شده‌اند ابزارهایی مثل گوگل ترنسلیت و چت‌بات‌ها خیلی هوشمندتر از قبل عمل کنند.

بخش‌های اصلی مدل ترانسفورمری

مدل ترنسفورمر (Transformer Model) از بخش‌های مهمی مانند رمزگذار (Encoded Layers)، رمزگشا (Decoded Layers) و مکانیزم توجه چندسری (Multi-Head Attention) تشکیل شده است. در تصویر بالا می‌توانید ساختار کلی مدل‌ ترانسفورمری را مشاهده کنید؛ اما اجازه دهید که هر کدام از این بخش‌ها را به زبان ساده برای شما توضیح دهیم.

تصور کنید شما یک مترجم شخصی دارید که از او می‌خواهید یک جمله فارسی را به انگلیسی ترجمه کند. رمزگذار مانند گوش مترجم است که بعد از شنیدن جمله، تک تک کلمات را تحلیل می‌کند و سپس معنای کلی آن را درک می‌کند؛ اما رمزگشا مثل دهان و سیستم بیان اوست که بعد از فهمیدن جمله، آن را به زبان دیگری ترجمه می‌کند. وقتی شما از گوگل ترنسلیت استفاده کنید، در واقع این دو بخش رمزگذار و رمزگشا در پشت صحنه کار می‌کنند. این رمزگذار، متن فارسی شما را پردازش می‌کند و رمزگشا بلافاصله متن معادل انگلیسی را تولید می‌کند.

بیشتر بخوانید: مدل زبانی بزرگ (LLM) چیست؟

در این میان چیزی که باعث پیشرفت توجه ترنسفورمر شد، مکانیزم توجه چندسری است. بیایید این مکانیزم را با یک مثال ساده و جذاب توضیح دهید؛ فرض کنید در تاکسی نشسته‌اید و یک ترانه پخش می‌شود. وقتی به خانه می‌رسید، تنها بخش‌هایی از ترانه که روی آن تمرکز کرده‌اید در خاطره‌تان باقی مانده است. مکانیزم توجه دقیقا همین کار را انجام می‎دهد، به بخش‌های مهم جمله توجه بیشتری نشان می‌دهد و بخش‌های کم‌اهمیت را نادیده می‌گیرد؛ چنین روشی به مدل کمک می‌کند که روابط بین کلمات را بهتر درک کند و ترجمه و پردازش بهتری ارائه دهد.

مدل‌های ترانسفورمر چطور کار می‌کنند؟

مدل‌های ترنسفورمر یا همان مدل انتقالی از مکانیزم توجه استفاده می‌کند تا وابستگی بین کلمات را به شکل کارآمدی شناسایی کند. به زبان ساده‌تر می‌توان گفت که این نوع مدل‌ها به جای اینکه یک متن را به ترتیب و کلمه به کلمه بخوانند؛ کل جمله را به یک‌باره تحلیل می‌کنند و تصمیم می‌گیرند که کدام بخش از متن مهم‌تر از بخش‌های دیگر است. همین ویژگی باعث شده از مدل‌های انتقالی برای ترجمه، خلاصه‌سازی و تولید متن استفاده شود. در ادامه همراه ما باشید تا به طور مبسوط به کاربردهای مدل ترنسفورمر بپردازیم.

کاربردهای مدل ترنسفورمر

این روزها هوش مصنوعی خودش را به شکل‌های مختلفی در زندگی جا داده است، وقت‌هایی که شما با یک چت‌بات مکالمه می‌کنید، متنی را در چند ثانیه ترجمه می‌کنید یا حتی از یک مدل هوش مصنوعی می‌خواهید برایتان کد بنویسد، این مدل ترانسفورمری است که مغز پشت پرده‌‎ی پیشرفته‌ترین سیستم‌های هوش مصنوعی است و تقریبا در تمام دستاوردهای اخیر یادگیری ماشین نقش دارد. 

 از ChatGPT گرفته تا گوگل ترنسلیت، از خلاصه‌سازی متون تا تشخیص اشیا در تصاویر، همگی بر پایه‌ی همین معماری بنا شده‌اند. در واقع در تمام این کارهایی که هوش‌ مصنوعی انجام می‌دهد، همیشه پای یک مدل ترنسفورمر در میان است! در ادامه همراه ما باشید تا با کاربردهای مختلف مدل ترانسفورمری آشنا شویم.

ترجمه متن

می‌توان گفت مدل ترنسفورمر مغز گوگل ترجمه است. وقتی شما متنی را به گوگل ترنسلیت می‌دهید، این ترنسفورمر است که خیلی سریع و بادقت ساختار جمله را تحلیل می‌کند و ترجمه‌ای دقیق و طبیعی از آن ارائه می‌دهد. این همان قابلیتی است که به محققان کمک می‌کند به منابع علمی موثق از زبان‌های مختلف دسترسی داشته باشند و همچنین تجار مختلف با شرکای خارجی ارتباط برقرار کنند و مسافران از فرهنگ‌های مختلف در کشورهای خارجی راحت‌تر گردش کنند و با انسان‌ها تعامل داشته باشند.

پاسخ به سوالات

تمام چت‌بات‌های هوشمند امروزی مانند ChatGPT، claude، Gemini و… از مدل‌های ترنسفورمر استفاده می‌کنند. این مدل‌ها می‌توانند متن را بفهمند و تحلیل کنند و در نهایت پاسخ‌های منطقی به کاربر ارائه دهند آن‌ها همچنین در نوشتن متن‌های خلاقانه نیز استاد هستند. چت‌بات‌هایی مانند GPT-3 می‌توانند داستان، مقاله، شعر بنویسند و حتی برای شما جوک بگویند!

خلاصه‌سازی متن

شاید شما هم گاهی که حوصله نداشتید متن بلند یک وبلاگ یا مقاله‌ای تخصصی را بخوانید و آن را به چت‌بات‌های هوشمند تحویل دادید تا خلاصه‌ای از آن به شما بدهند. در این کار قطعا مدل‎های ترنسفورمر به شما کمک می‌کنند. آن‌ها می‌توانند متن‌های طولانی را خوانده و نکات اصلی را استخراج کنند. که این ویژگی به دانشجویان، محققان و افرادی که با حجم زیادی از اطلاعات سروکار دارند، بسیار ارزشمند است.

تحلیل احساسات

کسب‌وکارها امروز از یک روش هوشمندانه برای تشخیص احساسات مشتری‌ها درباره محصولات و خدماتشان استفاده می‌کنند. مدل‌های ترنسفورمر مانند BERT و  RoBERTa می‌توانند حجم عظیمی از داده‌های متنی را پردازش کنند و احساسات پنهان در نظرات، کامنت‌ها و نقدهای کاربران را شناسایی کنند تا برندها متوجه شوند که مشتریان آن‌ها راضی و خوشحال هستند یا ناراضی.

تشخیص موجودیت‌های نامدار

یکی دیگر از کاربردهای مدل ترنسفورمر (Transformer Model) در سرویس‌های تشخیص موجودیت‌های نامدار است. این سرویس می‌تواند به وسیله مدل ترانسفورمر، اسم‌های مختلف مکان‌ها، تاریخ‌ها و سایر اطلاعات مهم را در متن شناسایی کند. تصور کنید که کارمند یک شرکتی هستند و می‎خواهید نام شرکت خاصی را در میان حجم اطلاعات زیادی که در اختیار شما هست شناسایی کنید. مدل‌های ترنسفورمر می‎توانند این کار را در چند ثانیه انجام دهند تا شما کار تحلیل داده‌های متنی، سازماندهی اسناد و استخراج اطلاعات از متون بلند و طولانی را به راحتی انجام دهید.

توضیح تصاویر

شاید برایتان جالب باشد که بدانید مدل ترانسفورمری فقط با متن کار نمی‌کند؛ بلکه می‌تواند تصاویر را هم درک کند. مدل‌هایی مانند ImageGPT می‌توانند یک تصویر را مشاهده کنند یا توضیحات دقیقی درباره آن‌ها بنویسند. این قابلیت می‌تواند به کمک افراد نابینا بیاید تا محتوای تصاویر را برای آن‌ها توصیف کند و همچنین در شبکه‌های اجتماعی کاربرد دارد تا به صورت خودکار برای عکس‌ها زیرنویس تولید شود.

تولید کد

به غیر از تولید متن، یکی دیگر از کاربردهای مدل ترنسفورمر کمک به برنامه‌نویسان است. این مدل‌ها به افراد کمک می‌کنند بتوانند در مدت زمان کوتاهی به سرعت کد بنویسند و زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف را سریع‌تر یاد بگیرند.

تشخیص و سنتز گفتار

مدل ترنسفورمر در سرویس‌های تبدیل متن به گفتار (Text-to-Speech) و گفتار به متن  (Speech-to-Text) نیز کاربرد دارد. از این مدل‌ها در دستیارهای صوتی مانند سیری و الکسا استفاده می‎شود و در بسیاری از پلتفرم‌های مختلف می‌توان با استفاده از آن به ناشنوایان کمک کرد تا گفتار خودشان را به متن تبدیل کنند.

آینده مدل‌های ترنسفورمر

آینده مدل‌های ترنسفورمری بسیار روشن به نظر می‌رسد و می‌توان پیش‌بینی کرد که مدل‌های ترنسفورمر که امروزه پایه هوش مصنوعی مانند BERT و GPT  هستند، گسترش خواهند یافت و  در آینده نیز شاهد مدل‌های چندرسانه‌ای، کارآمد، با کاربرد تخصصی خواهیم بود. مدل‌‎های آینده فقط با متن کار نخواهند کرد؛ بلکه تعداد مدل‌هایی که می‌توانند همزمان تصویر، صدا و ویدیو را نیز درک و پردازش کنند افزایش پیدا خواهد کرد. 

البته که در حال حاضر نیز نمونه‌های اولیه برخی از مدل‌های ترنسفورمر قابلیت چند رسانه‌ای را نشان دادند؛ اما در آینده این توانایی بسیار قوی‌تر خواهد شد. علاوه بر این، ترنسفورمرها به حوزه‌های تخصصی مانند کشف دارو، مدل‌سازی آب و هوا، طراحی مواد و تحقیقات پزشکی هم وارد خواهند شد و با تحلیل مقادیر عظیم داده‌ها به حل مسائل پیچیده کمک خواهند کرد. به طور کلی می‌توان گفت نوآوری‌های ترنسفورمر همچنان ادامه دارد و این فناوری به عنوان پایه بسیاری از پیشرفت‌های آتی در هوش مصنوعی خواهد بود.