A mesterséges intelligencia történetében kevés olyan publikáció van, amely akkora hatást gyakorolt/hatást váltott volna ki, mint az Ashish Vaswani és a Google Brain kutatói által 2017-ben publikált „Attention Is All You Need" című cikk. Ez a dokumentum bemutatta a Transformer architektúrát, amely alapvetően átalakította a szekvenciális adatok feldolgozását, különösen a természetes nyelvi feldolgozás (NLP) területén.

A Transformer színre lép

A cikk – amely szellemes címét egy legendás dal elferdítéséből kapta – lényege egy új neurális hálózati architektúra, a Transformer bemutatása, amely a figyelem (attention) mechanizmusára épül. Ennek az a lényege, hogy a modell a bemeneti adatok különböző részeinek fontosságát dinamikusan súlyozza, így a fontosabb információkra koncentrálhat, a kevésbé relevánsakat pedig figyelmen kívül hagyhatja. A Transformer modell ugyanis minden egyes szóhoz hozzárendel egy fontossági súlyt, amely megmutatja, hogy az adott szó mennyire releváns az éppen generált kimenet szempontjából. Ez a súlyozás folyamatosan változik a mondat kontextusától függően Ez a megközelítés sokkal hatékonyabbnak bizonyult a szekvenciális adatok, például szövegek vagy idősorok feldolgozásában, mint a korábban elterjedt rekurrens neurális hálózatok (RNN).

Túl az RNN-en

A Transformer architektúra jelentősége abban rejlik, hogy számos (olyan) korlátot küszöbölt ki, amelyekkel a korábbi modellek szembesültek. Az RNN-ek például nehezen tudták kezelni a hosszú szekvenciákat, és a szekvenciális feldolgozás miatt a képzésük is lassú volt. A Transformer ezzel szemben párhuzamosítható, így sokkal gyorsabban lehet betanítani, és hatékonyabban tudja kezelni a hosszú távú függőségeket a szekvenciális adatokban.

Ez a hatékonyság és pontosság ugrásszerű fejlődést hozott a természetes nyelvi feldolgozásban, lehetővé téve olyan komplex feladatok megoldását, mint a gépi fordítás, a szövegösszefoglalás és a kérdések megválaszolása.

Egy új korszak kezdete: hogyan változtatta meg a Transformer az MI történelmét?

Az „Attention Is All You Need" című cikk megjelenése egyértelműen fordulópontot jelentett a mesterséges intelligencia történetében. A Transformer architektúra bevezetése számos területen hozott jelentős változásokat:

• A természetes nyelvi feldolgozás forradalma: a Transformer lett az alapja a legmodernebb NLP-modelleknek, például a ChatGPT-nek. Ezek a modellek kimagasló eredményeket értek el a nyelvi fordítás, a szövegösszefoglalás, a kérdés-válasz rendszerek és számos más NLP-feladat terén.

• Az MI-képességek demokratizálása: az előre betanított Transformer modellek lehetővé tették, hogy a fejlett MI-képességek szélesebb körű felhasználók és fejlesztők számára is elérhetővé váljanak. Így a kisebb szervezetek, startupok és kutatók is hozzáférhetnek a legmodernebb AI technológiákhoz anélkül, hogy jelentős erőforrásokra lenne szükségük.

• Új kutatási irányok: a Transformer architektúra inspirálta a kutatókat arra, hogy új modelleket és alkalmazásokat fejlesszenek ki. Elveit ma már nem csak az NLP területén, hanem a képfelismerésben, a beszédfelismerésben, a gépi látásban és a bioinformatikában is alkalmazzák.

A cikk és a Transformer utóélete

A Transformer architektúra a sikere óta eltelt időszakban számos területen bizonyította hatékonyságát és sokoldalúságát. A nyelvi feldolgozáson túlmutató alkalmazások közül kiemelkedik például a képfelismerés. A Transformer modellek ugyanis képesek elemezni a képekben található komplex mintákat, és így javítani a képosztályozás, a tárgyfelismerés és a képgenerálás pontosságát. A gyógyszerkutatásban a Transformer segíthet a gyógyszermolekulák tulajdonságainak előrejelzésében, új gyógyszerek tervezésében és a gyógyszer-cél interakciók megértésében. Az egyre fontosabb területté váló bioinformatikában pedig a Transformer modellek jól alkalmazhatóak a fehérjék szerkezetének előrejelzésében, a genetikai adatok elemzésében és a betegségek diagnosztizálásában.

A Transformer technológia jövője rendkívül ígéretes. Ahogyan a modellek egyre nagyobbak és hatékonyabbak lesznek, és ahogyan az adathalmazok is bővülnek (habár ez a kapu lassan bezárul), a Transformer várhatóan még jelentősebb eredményeket fog elérni a különböző területeken. A self-attention mechanizmus és a párhuzamos feldolgozás további optimalizálása, valamint az új alkalmazási területek felfedezése a Transformer technológiát a mesterséges intelligencia meghatározó elemévé teheti a jövőben.

Utóirat: mi lett a szerzőkkel?

Érdekes megnézni, hogy az „Attention All You Need”-et megalkotó kollektívának hogyan folytatódott 2017 után a pályafutása. Nos, az általánosan elmondható, hogy a 8 szakember mindegyike maradt ezen a területen, de változatos karrierutat jártak be. Közülük is talán a legizgalmasabb – és egyben az MI-versenyfutásban jellemző – a sorsa Noam Shazeernek: 2021-ben kilépett a Google-tól, hogy saját cégét, a Character AI-t sikerre vigye. A startup 2023 márciusára elérte az egymilliárd dolláros cégértéket (unikornissá vált), de 2024-ben a Google „visszavásárolta” Shazeert a Character AI-jal együtt 2,7 milliárd dollárért. Shazeer ma a Google saját modelljének, a Gemininek a társvezetője. Ezzel számára a „kör bezárult”.