Архитектура трансформера в системах машинного перевода

Содержание

1. 1. Эволюция архитектур нейронного машинного перевода3
2. 2. Механизм самовнимания и его роль5
3. 3. Позиционные кодировки и структура кодера-декодера8
4. 4. Влияние трансформера на качество перевода10
5. Список литературы12

1. Эволюция архитектур нейронного машинного перевода

Нейронный машинный перевод начинался с попыток адаптировать рекуррентные сети. К середине 2010-х годов они доминировали в обработке последовательностей. Модели на базе RNN и их улучшенной версии LSTM обрабатывали предложение слово за словом, сохраняя скрытое состояние как сжатое представление всего прочитанного контекста.

У такого подхода было фундаментальное ограничение. Информация о ранних словах неизбежно размывалась по мере удлинения последовательности, и перевод длинных фраз становился неточным. Вдобавок последовательная природа вычислений не позволяла эффективно задействовать параллельные вычислительные мощности. Обучение на больших корпусах из-за этого растягивалось на недели.

Свёрточные архитектуры (CNN), пришедшие из компьютерного зрения, предложили альтернативу. Они обрабатывали слова окнами фиксированного размера, что давало возможность распараллелить вычисления и заметно ускорить обучение. Однако цена оказалась высокой: каждый токен «видел» только своих соседей в пределах окна свёртки. Чтобы уловить связи между далёкими словами, приходилось строить очень глубокие сети с десятками слоёв, что усложняло обучение. Проблему глобального контекста это не решало кардинально. Модель по-прежнему не могла одновременно учитывать все зависимости между произвольными позициями предложения.

Перелом наступил в 2017 году. Группа исследователей Google под руководством Ашиша Васвани опубликовала статью «Attention Is All You Need». В ней была предложена архитектура трансформера, полностью отказавшаяся от рекуррентности и свёрток. Вместо этого каждый токен на каждом уровне вычислений напрямую взаимодействует со всеми остальными токенами последовательности через механизм самовнимания. Это радикальное решение позволило параллелизовать обработку: модель больше не ждала, пока будут обработаны предыдущие

слова, а вычисляла все позиции одновременно. Результат превзошёл ожидания. Трансформер решил проблему долгосрочных зависимостей и сократил время обучения на порядки.

Переход на новую архитектуру дал качественный скачок. В оригинальной работе трансформер достиг BLEU 28.4 на тесте WMT 2014 англо-немецкого перевода, побив предыдущие лучшие результаты, включая ансамблевые модели, на два пункта. С тех пор архитектура стала стандартом де-факто. На ней построены Google Translate, DeepL и большинство современных систем. Рекуррентные сети остались в истории как важный этап эволюции, но именно трансформер определил облик современного машинного перевода. Он же заложил основу для последующих моделей вроде BERT и GPT.

2. Механизм самовнимания и его роль

Самовнимание решает фундаментальную проблему, с которой сталкивались предшествующие архитектуры: как удержать связь между словами, разделёнными десятками позиций. Вместо того чтобы передавать информацию последовательно через скрытые состояния, этот механизм строит прямые связи между всеми парами токенов. Каждое слово в предложении получает возможность «посмотреть» на любое другое слово и оценить его релевантность для собственного контекста. Такой прямой доступ к любому элементу последовательности устраняет эффект «бутылочного горлышка», когда информация о ранних словах размывается к концу длинной фразы.

Математически эта операция выражается формулой Attention(Q,K,V) = softmax(QK^T/√d_k)V. Здесь каждый токен представлен тремя векторами: запросом Q, ключом K и значением V. Запрос можно представить как вопрос, который токен задаёт остальным словам. Ключ, это метка, по которой другие токены определяют, стоит ли отвечать на этот вопрос. Значение, собственно содержание, которое будет передано дальше, если внимание «сработало». Скалярное произведение Q и K^T вычисляет степень совпадения вопроса и метки. Затем softmax нормирует эти оценки по всем ключам последовательности, превращая их в распределение вероятностей. Полученные веса умножаются на значения V и суммируются, формируя новый вектор представления токена.

В оригинальной статье 2017 года «Attention is All You Need» авторы использовали размерность ключей d_k равную 64. Деление на √d_k, то есть на 8, появилось не случайно. При больших размерностях скалярные произведения растут по модулю, и softmax попадает в зону насыщения, где производная близка к нулю. Это приводит к исчезающим градиентам и замедлению обучения. Масштабирование сжимает входные значения softmax до диапазона, где градиенты остаются информативными. Такой приём, как показали эксперименты авторов, ускоряет

сходимость и делает обучение стабильнее.

Однако одного механизма внимания недостаточно для полноценного моделирования сложных языковых зависимостей. В предложении «животное не перешло дорогу, потому что оно устало» нужно одновременно понять, что «оно» относится к животному, и что усталость объясняет действие. Разные типы связей требуют разных «углов зрения». Именно поэтому трансформер использует многоголовое внимание. Вместо одного набора матриц Q, K, V модель применяет несколько параллельных наборов. Каждая голова работает со своими проекциями входных векторов, обучаясь фокусироваться на определённых аспектах: одна может отслеживать синтаксические зависимости, другая, семантические отношения, третья, локальные сочетания слов. В архитектуре, описанной в статье Vaswani и коллег, используется 8 голов, каждая размерностью 64. Их выходы конкатенируются и проходят через линейное преобразование, объединяя разнородную информацию в единое представление. В работе «Многоязычный машинный перевод с помощью иерархического трансформера» исследователи отмечают, что разные головы действительно специализируются на разных типах взаимосвязей, что подтверждается визуализацией карт внимания.

Практическая значимость самовнимания для машинного перевода огромна. При переводе длинных предложений с немецкого на английский модель должна удерживать связь между подлежащим в начале предложения и глаголом в конце. Механизм самовнимания позволяет это делать напрямую, без потери информации. Веса внимания фактически играют роль динамического выравнивания: для каждого слова модели определяется набор наиболее значимых контекстных элементов. Причём эта значимость вычисляется за один проход, что позволяет параллелизовать обработку всей последовательности. В отличие от рекуррентных сетей, которые обрабатывают слова по одному, трансформер вычисляет внимание для всех позиций одновременно. Это радикально сокращает время обучения, что и позволило использовать

существенно большие объёмы данных. В статье «Архитектуры современных средств нейронного машинного перевода» подчёркивается, что именно самовнимание обеспечило масштабируемость трансформера, ставшего основой для современных систем перевода, включая Google Translate и DeepL.

3. Позиционные кодировки и структура кодера-декодера

Самовнимание сняло проблему последовательной передачи информации, но создало новую: без рекуррентных связей модель не различает порядок слов. Для трансформера последовательность токенов, это множество, а не упорядоченный список. Если не указать позицию каждого элемента, фразы «кот ловит мышь» и «мышь ловит кота» будут представлены одинаково. Решение из статьи «Attention Is All You Need» Вацлава Швабски с коллегами (2017 год) оказалось простым и вычислительно дешёвым.

К входным эмбеддингам токенов прибавляется позиционная кодировка. В исходной архитектуре она строится на синусоидальных функциях разной частоты. Для позиции pos и измерения i* значение кодировки задаётся через sin(pos/10000^(2i/d_model)) для чётных индексов и cos для нечётных. Модель получает возможность легко улавливать относительные сдвиги: смещение на *k позиций выражается как линейная комбинация исходных функций. Это свойство помогает при разборе синтаксических структур. Синусоидальный способ не единственный. Более поздние модели, в частности BERT, используют обучаемые позиционные эмбеддинги: они инициализируются случайно и корректируются во время тренировки. Оба варианта выполняют главную задачу: встраивают информацию о порядке в векторное представление без рекуррентности.

После добавления позиционных сигналов вектор токена попадает в кодер. Архитектурно кодер, это стек из шести одинаковых слоёв (в базовой конфигурации), и в каждом слое два подблока. Первый подблок, многоголовое самовнимание, где токен взаимодействует со всеми остальными. Второй, позиционная полносвязная сеть, единая для всех позиций, но с разными весами на разных уровнях стека. После каждого подблока идёт остаточная связь и нормализация слоя. Такое устройство позволяет модели на каждом уровне извлекать более абстрактные зависимости между словами: от морфологического согласования на

нижних уровнях до семантических отношений на верхних.

Декодер сложнее. Он тоже состоит из шести слоёв, но каждый включает три подблока. Первый, маскированное самовнимание. Маска скрывает будущие токены: при генерации слова на позиции t* модель видит только слова с позициями меньше *t. Это исключает «подглядывание» вперёд и обеспечивает авторегрессионный характер генерации: каждый новый токен зависит только от предыдущих. Второй подблок, перекрёстное внимание. Запросы приходят из декодера, а ключи и значения, из выхода кодера. Этот механизм связывает генерируемое слово с исходным предложением: декодер «спрашивает» у кодера, какие части исходного текста важны на текущем шаге перевода. Третий подблок, та же полносвязная сеть с остаточной связью.

Любопытная деталь: маска в декодере применяется до софтмакса, а не после вычисления внимания. Значения будущих позиций заменяются на минус бесконечность, и софтмакс превращает их в нули. Это стандартный приём, описанный в учебных материалах по позиционному кодированию на deepmachinelearning.ru. Перекрёстное внимание работает без маски: декодеру доступен весь выход кодера, включая все токены исходного предложения. Такая асимметрия отражает суть перевода: исходный текст известен целиком, а целевой строится последовательно.

Связка кодера и декодера образует законченную систему. Кодер формирует контекстуализированные представления исходного предложения, декодер на их основе порождает перевод шаг за шагом. Позиционные кодировки отвечают за порядок, самовнимание, за связи между словами, перекрёстное внимание, за согласование двух языков. Вместе эти компоненты дают архитектуру, которая оказалась достаточно гибкой, чтобы лечь в основу большинства современных систем машинного перевода, от Google Translate до DeepL.

4. Влияние трансформера на качество перевода

Переход от рекуррентных сетей к трансформеру оказался не просто заменой инструмента, а сменой парадигмы. Результаты, показанные в оригинальной статье 2017 года, стали отправной точкой для нового витка развития машинного перевода. Модель, обученная на стандартном корпусе WMT-2014, достигла BLEU-показателя 41,8 для пары английский-французский. Для сравнения, лучшие на тот момент рекуррентные ансамбли выжимали из себя не более 39,9. Разница в несколько пунктов может показаться незначительной, но в академической среде это был тектонический сдвиг. Архитектура устанавливала новый SOTA, обгоняя всех конкурентов с большим отрывом и при этом требуя в разы меньше времени на обучение.

Секрет такого скачка лежал не в хитрых инженерных ухищрениях, а в фундаментальной способности видеть весь контекст целиком. Рекуррентные сети обрабатывают предложение последовательно, слово за словом, что неизбежно ведёт к затуханию информации на длинных дистанциях. Трансформер же получил возможность мгновенно сопоставлять любые, даже самые удалённые, фрагменты текста. Это радикально изменило качество перевода длинных предложений с запутанной синтаксической структурой. Ошибки с потерей подлежащего или неправильным согласованием времён, которые были бичом LSTM-моделей, практически исчезли.

Однако базовая архитектура, при всей её мощи, имела ограничение. Квадратичная сложность вычислений относительно длины входной последовательности делала обработку огромных документов или книг крайне дорогой. Потому следующим этапом эволюции стали модификации, нацеленные на повышение эффективности. Например, Relative Positional Encoding, предложенная в 2018 году, позволила модели лучше обобщать информацию о порядке слов на последовательностях, длиннее тех, что встречались при обучении. Более кардинальные решения, такие как Reformer от 2020 года или Linformer, изменили математический

аппарат самовнимания. Они снизили вычислительную сложность с квадратичной до линейной, используя аппроксимации или проецирование матриц. Благодаря этому стало возможным переводить целые абзацы целиком, не разбивая их на отдельные предложения и не теряя при этом смысловых связей между ними.

Параллельно с инженерными улучшениями развивалась концепция предобучения. Огромные модели вроде BERT, GPT и T5, обученные на гигабайтах текста на десятках языков, впитали в себя не только лексику, но и глубинные закономерности языка. Их стали использовать в качестве отправной точки для систем перевода. Это оказалось особенно ценным для низкоресурсных языков, где не хватает параллельных корпусов для обучения с нуля. Вместо того чтобы собирать миллионы пар предложений, можно было взять многоязычную модель, которая уже понимает структуру языка, и дообучить её на небольшом наборе примеров. Такой подход позволил поднять качество перевода для языков, которые раньше обслуживались крайне плохо.

Сегодня наследие трансформера видно в каждом коммерческом продукте. Google Translate и DeepL, два главных игрока на рынке, уже давно отказались от своих старых рекуррентных систем в пользу трансформерных. Более того, они продолжают развивать эту архитектуру, добавляя механизмы контроля длины генерируемого текста и улучшая обработку редких слов. Трансформер перестал быть просто архитектурой, он превратился в фундамент, на котором строятся все современные NLP-системы. И хотя исследования продолжаются, а на горизонте появляются альтернативные подходы вроде State Space Models, именно трансформер остаётся тем стандартом, с которым сверяются все новые разработки.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Архитектуры современных средств нейронного машинного перевода — https://journals.rcsi.science/2782-5329/article/download/374557/347551

2. Многоязычный машинный перевод с помощью иерархического трансформера — https://journals.vsu.ru/sait/article/view/9207

3. Transformer — новая архитектура нейросетей для ... — https://habr.com/ru/articles/341240/

4. Всё, что вам нужно — это внимание (часть 1) — https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/723538/

5. Всё, что вам нужно — это внимание (часть 2) — https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/725618/

6. Трансформер | Машинное и глубокое обучение — https://deepmachinelearning.ru/docs/Neural-networks/Transformer/Transformer

7. Позиционное кодирование | Машинное и глубокое обучение — https://deepmachinelearning.ru/docs/Neural-networks/Transformer/Positional-encoding

8. Теоретические основы больших языковых моделей (LLM) — https://systems-analysis.ru/wiki/%D0%A2%D0%B5%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B5_%D0%BE%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_LLM