Последние разработки в области предварительного обучения языковых моделей привели к значительным успехам в сфере обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP), породив такие высокоэффективные модели, как BERT, RoBERTa, XLNet, ALBERT, T5 и многие другие. Эти методы, имеющие различную архитектуру, тем не менее, объединяет идея использования больших объемов неразмеченных текстовых данных для создания общей модели понимания естественного языка, которая затем дообучается и тонко настраивается для решения конкретных прикладных задач, вроде анализа тональности или построения вопросно-ответных систем.

Технологический мир охватил новый хайп — GPT-3.

Огромные языковые модели (вроде GPT-3) все больше удивляют нас своими возможностями. И хотя пока доверие к ним со стороны бизнеса недостаточно для того, чтобы представить их своим клиентам, эти модели демонстрируют те зачатки разума, которые позволят ускорить развитие автоматизации и возможностей «умных» компьютерных систем. Давайте снимем ауру таинственности с GPT-3 и узнаем, как она обучается и как работает.

Обученная языковая модель генерирует текст. Мы можем также отправить на вход модели какой-то текст и посмотреть, как изменится выход. Последний генерируется из того, что модель «выучила» во время периода обучения путем анализа больших объемов текста.

Прогресс в области машинного обучения для обработки естественного языка существенно ускорился за последние несколько лет. Модели покинули исследовательские лаборатории и стали основой ведущих цифровых продуктов. Хорошей иллюстрацией этому служит недавнее заявление о том, что основным компонентом, стоящим за поиском Google, стала модель BERT. Google верит, что этот шаг (т.е. внедрение передовой модели понимания естественного языка в поисковую систему) представляет собой «величайший прорыв за последние пять лет и один из знаменательнейших во всей истории поисковых систем».

Данная статья – это простое руководство по использованию одной из версий BERT'а для классификации предложений. Пример, рассмотренный нами, одновременно и достаточно простой для первого знакомства с моделью, и достаточно продвинутый для того, чтобы продемонстрировать ключевые концепты.

Помимо этой статьи был подготовлен ноутбук, который можно посмотреть в репозитории или запустить в Colab.

В 2019 году мы стали свидетелями блистательного использования машинного обучения. Модель GPT-2 от OpenAI продемонстрировала впечатляющую способность писать связные и эмоциональные тексты, превосходящие наши представления о том, что могут генерировать современные языковые модели. GPT-2 не является какой-то особенно новой архитектурой – она очень напоминает Трансформер-Декодер (decoder-only Transformer). Отличие GPT-2 в том, что это поистине громадная языковая модель на основе Трансформера, обученная на внушительном наборе данных. В этой статье мы посмотрим на архитектуру модели, позволяющую добиться таких результатов: подробно рассмотрим слой внутреннего внимания (self-attention layer) и применение декодирующего Трансформера для задач, выходящих за рамки языкового моделирования.

2018 год стал переломной точкой для развития моделей машинного обучения, направленных на решение задач обработки текста (или, что более корректно, обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP)). Быстро растет концептуальное понимание того, как представлять слова и предложения для наиболее точного извлечения их смысловых значений и отношений между ними. Более того, NLP-сообщество продвигает невероятно мощные инструменты, которые можно бесплатно скачать и использовать в своих моделях и пайплайнах. Эту переломную точку также называют NLP’s ImageNet moment, ссылаясь на тот момент несколько лет назад, когда схожие разработки значительно ускорили развитие машинного обучения в области задач компьютерного зрения.

(ULM-FiT не имеет ничего общего с Коржиком, но что-то лучше не пришло в голову)

В прошлой статье мы рассматривали механизм внимания (attention) – чрезвычайно распространенный метод в современных моделях глубокого обучения, позволяющий улучшить показатели эффективности приложений нейронного машинного перевода. В данной статье мы рассмотрим Трансформер (Transformer) – модель, которая использует механизм внимания для повышения скорости обучения. Более того, для ряда задач Трансформеры превосходят модель нейронного машинного перевода от Google. Однако самое большое преимущество Трансформеров заключается в их высокой эффективности в условиях параллелизации (parallelization). Даже Google Cloud рекомендует использовать Трансформер в качестве модели при работе на Cloud TPU. Попробуем разобраться, из чего состоит модель и какие функции выполняет.

Впервые модель Трансформера была предложена в статье Attention is All You Need. Реализация на TensorFlow доступна как часть пакета Tensor2Tensor, кроме того, группа NLP-исследователей из Гарварда создали гид-аннотацию статьи с реализацией на PyTorch. В данном же руководстве мы попробуем максимально просто и последовательно изложить основные идеи и понятия, что, надеемся, поможет людям, не обладающим глубоким знанием предметной области, понять данную модель.

Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевод статьи "Visualizing A Neural Machine Translation Model (Mechanics of Seq2seq Models With Attention)" автора Jay Alammar.

Sequence-to-sequence модели (seq2seq) – это модели глубокого обучения, достигшие больших успехов в таких задачах, как машинный перевод, суммаризация текста, аннотация изображений и др. Так, например, в конце 2016 года подобная модель была встроена в Google Translate. Основы же seq2seq моделей были заложены еще в 2014 году с выходом двух статей — Sutskever et al., 2014, Cho et al., 2014.

Чтобы в достаточной мере понять и затем использовать эти модели, необходимо сначала прояснить некоторые понятия. Предложенные в данной статье визуализации будут хорошим дополнением к статьям, упомянутым выше.

Sequence-to-sequence модель – это модель, принимающая на вход последовательность элементов (слов, букв, признаков изображения и т.д.) и возвращающая другую последовательность элементов. Обученная модель работает следующим образом: