Transformer Modellerinde Attention ve Feed Forward Ağların
Derinliklerine Yolculuk
Ali Rıza SARAL
You said:
'Ali went to school by bus.' cümlesini 'Ali okula
otobüs ile gitti' cümlesine çevirmek için insan aklı hangi adımlardan geçer?
ChatGPT said:
ChatGPT
Bir cümleyi
bir dilden başka bir dile çevirirken, insan aklı şu temel adımları takip eder:
1. Anlamın Kavranması
İlk adım,
kaynak dildeki cümlenin tam anlamıyla anlaşılmasıdır:
- Kimin? Ali.
- Ne yaptı? Okula gitti.
- Nasıl? Otobüs ile.
Bu süreçte,
insan okuma sırasında kelimeler arasındaki ilişkileri analiz eder ve bağlamı
göz önünde bulundurur. Örneğin, "bus" kelimesi taşıma aracı olarak
tanımlanır ve "went to school" eylemi eğitimle ilgili bir bağlam
oluşturur.
2. Dilbilgisel Yapının Çözülmesi
Kaynak
cümlenin dilbilgisel yapısı çözümlenir:
- Özne (Subject): Ali
- Eylem (Verb): Went
- Yer/Edilgenlik
(Location/Target): To school
- Araç (Instrument): By bus
İngilizce
cümle yapısı (Özne + Fiil + Nesne) tespit edilir.
3. Hedef Dilin Kurallarına Uygun Çeviri Yapısı
Belirleme
İnsan, hedef
dildeki Türkçe cümlenin doğal yapısını düşünür:
- Türkçe'de sıralama genellikle Özne
+ Yer Tamlayıcısı + Araç + Fiil şeklindedir.
4. Kelime Çevirisi
Kaynak
dildeki kelimeler hedef dile çevrilir:
- Ali → Ali (isim olduğu için değişmez).
- Went → Gitti (fiilin zamanına uygun Türkçe
karşılık seçilir).
- To school → Okula (Türkçe'de yönelme hali
eklenir).
- By bus → Otobüs ile ("By" Türkçe’de araç
belirtmek için "ile" olarak çevrilir).
5. Cümlenin Akıcılığını Sağlama
Çeviri
cümlesi Türkçe'deki doğal dil kurallarına uygun hale getirilir:
- "Ali okula otobüs ile
gitti" akıcı ve anlamlıdır.
- Ancak, konuşma dilinde
"ile" genelde "Ali okula otobüsle gitti" olarak
kısaltılabilir.
6. Bağlam ve Doğruluk Kontrolü
Çevirinin
hem dil bilgisi hem de anlam açısından doğru olduğundan emin olunur. Örneğin,
"bus" kelimesi başka bir bağlamda "grup gezisi" anlamına
gelebileceğinden, bağlama dikkat edilir.
7. Son Düzeltme ve Optimizasyon
Çeviri,
hedef dilin kullanımına en uygun hale getirilir. Örneğin:
- Resmi yazı: "Ali okula
otobüs ile gitti."
- Günlük konuşma: "Ali okula
otobüsle gitti."
Bu süreç,
insan aklının kaynak ve hedef dil arasındaki farkları analiz edip, doğru ve
akıcı bir çeviri yapmasını sağlar.
4o
You said:
Lütfen her iki cümle için attention değerlerini
veriniz
ChatGPT said:
ChatGPT
Attention
değerleri, bir Transformer modelinin çeviri sırasında kaynak cümlenin
kelimeleri ile hedef cümlenin kelimeleri arasındaki bağları nasıl kurduğunu
gösterir. Bu değerler genellikle bir matris halinde ifade edilir ve her bir
hedef kelimenin hangi kaynak kelimelerine odaklandığını gösterir. Aşağıda,
örnek bir attention matrisi ve açıklamaları verilmiştir.
Kaynak Cümle:
"Ali
went to school by bus."
Kelime dizisi: ["Ali",
"went", "to", "school", "by",
"bus"]
Hedef Cümle:
"Ali
okula otobüs ile gitti."
Kelime dizisi: ["Ali",
"okula", "otobüs", "ile", "gitti"]
Attention Matrisi (Örnek)
|
Hedef Kelime \ Kaynak Kelime |
Ali |
went |
to |
school |
by |
bus |
|
Ali |
1.0 |
0.0 |
0.0 |
0.0 |
0.0 |
0.0 |
|
okula |
0.0 |
0.2 |
0.4 |
0.4 |
0.0 |
0.0 |
|
otobüs |
0.0 |
0.0 |
0.0 |
0.0 |
0.3 |
0.7 |
|
ile |
0.0 |
0.0 |
0.0 |
0.0 |
0.5 |
0.5 |
|
gitti |
0.0 |
0.8 |
0.2 |
0.0 |
0.0 |
0.0 |
Açıklamalar:
- "Ali" kelimesi: Hem kaynak hem de hedef
cümlede aynı şekilde yer aldığı için %100 (1.0) oranında kendisiyle
eşleştirilmiştir.
- "okula" kelimesi: Türkçe'de "okula"
kelimesi, "to school" ifadesine karşılık gelir. Bu nedenle
"to" ve "school" kelimelerine dağıtılmış bir attention
vardır (%40 ve %40).
- "otobüs" kelimesi: Kaynak cümlede
"bus" kelimesiyle doğrudan ilişkilidir (%70). "By"
kelimesi de yardımcı olduğu için bir miktar attention alır (%30).
- "ile" kelimesi: "By" ve
"bus" kelimelerinden eşit şekilde attention alır, çünkü araç
ifadesini oluşturur (%50, %50).
- "gitti" kelimesi: "Went" fiiline
odaklanır (%80), ancak Türkçe cümle yapısındaki mantık gereği
"to" kelimesine de bir miktar dikkat verir (%20).
Önemli Notlar:
Bu değerler,
basitleştirilmiş ve simüle edilmiş bir örnektir. Gerçek bir Transformer modeli,
daha karmaşık ve bağlama dayalı attention dağılımları oluşturabilir. Gerçek
değerleri görmek için bir Transformer modelini eğitip, belirli bir çeviri
örneği üzerinde attention haritalarını görselleştirmek gerekir.
4o
You said:
Bu verdiğiniz tablo coder attention mı yoksa decoder
attention mı yoksa cross attention ın hedef halidir?
ChatGPT said:
ChatGPT
Bu verdiğim
tablo, cross-attention'ın bir örneği olarak tasarlanmıştır. Yani,
decoder'ın hedef cümle oluştururken kaynak cümledeki kelimelere ne kadar dikkat
ettiğini (attention verdiğini) göstermektedir. Şimdi daha net bir ayrım
yapalım:
1. Coder Attention Türleri
Encoder Self-Attention
- Encoder, yalnızca kaynak cümle
kelimeleri üzerinde çalışır.
- Burada her kelime, diğer kaynak
kelimelerine olan bağını öğrenir.
- Örneğin, "to"
kelimesinin "school" kelimesiyle olan ilişkisi gibi.
Örnek
Encoder Attention Matrisi:
|
Kelime \ Kelime |
Ali |
went |
to |
school |
by |
bus |
|
Ali |
1.0 |
0.0 |
0.0 |
0.0 |
0.0 |
0.0 |
|
went |
0.0 |
0.7 |
0.1 |
0.2 |
0.0 |
0.0 |
|
to |
0.0 |
0.0 |
0.5 |
0.5 |
0.0 |
0.0 |
|
school |
0.0 |
0.0 |
0.4 |
0.6 |
0.0 |
0.0 |
Decoder Self-Attention
- Decoder, sadece hedef cümle
kelimeleri üzerinde çalışır.
- Şu ana kadar üretilmiş
kelimeler arasındaki bağları öğrenir.
Örnek
Decoder Attention Matrisi:
|
Kelime \ Kelime |
Ali |
okula |
otobüs |
ile |
gitti |
|
Ali |
1.0 |
0.0 |
0.0 |
0.0 |
0.0 |
|
okula |
0.0 |
1.0 |
0.0 |
0.0 |
0.0 |
|
otobüs |
0.0 |
0.0 |
1.0 |
0.0 |
0.0 |
2. Cross-Attention (Kaynak ve Hedef Arasındaki
Bağlantılar)
- Cross-attention, decoder'ın her
hedef kelimeyi oluştururken, kaynak cümlenin hangi kelimelerine dikkat
ettiğini gösterir.
- Verdiğim tablo cross-attention'ı
simgeler. Yani, hedef kelimelerle kaynak kelimeler arasındaki ilişkileri
gösterir.
3. Sonuç: Verilen Tablo Nedir?
- Verdiğim tablo cross-attention'ın
hedefidir. Decoder'ın "Ali okula otobüs ile gitti" cümlesini
oluştururken, kaynak cümle "Ali went to school by bus"
üzerindeki kelimelere nasıl dikkat verdiğini gösterir.
- Encoder Self-Attention ve Decoder Self-Attention
bu tablodan farklıdır çünkü sadece bir tarafın kendi kelimeleri arasındaki
bağlara odaklanır.
4o
You said:
Back propagation ile nihai cross attention tablosuna
ulaşırken encoder attention nasıl bir değişime uğrar?
ChatGPT said:
ChatGPT
Backpropagation
sırasında, encoder self-attention ve cross-attention
mekanizmaları arasında bir etkileşim vardır. Bu süreçte, encoder'daki attention
değerleri, modelin genel performansını optimize etmek için sürekli olarak
güncellenir. İşte bu değişimin nasıl gerçekleştiğini adım adım açıklayalım:
1. Encoder Self-Attention'ın Rolü
- Encoder self-attention, kaynak cümlenin kelimeleri
arasındaki bağları modelin anlaması için kullanılır.
- Bu bağlar, her kelimenin diğer
kelimelere göre önemini temsil eder ve modelin kaynak cümleyi etkili bir
şekilde kodlamasına yardımcı olur.
- Örneğin, "to
school" ifadesindeki "to" kelimesinin
"school" kelimesine dikkat etmesi gerekir; aksi takdirde yönelme
anlamı kaybolabilir.
2. Cross-Attention'ın Etkisi
- Decoder, çeviri sırasında hedef
kelimeleri oluştururken kaynak cümlenin kodlamalarını (encoder çıktısını)
kullanır. Bu aşamada, cross-attention, decoder'daki her hedef
kelimenin, encoder tarafından oluşturulan kaynak kelime temsilcilerine
(kodlamalarına) ne kadar odaklandığını belirler.
- Eğer cross-attention sırasında,
belirli bir hedef kelime için encoder'ın bazı kaynak kelimeleri doğru
şekilde vurgulamadığı fark edilirse, backpropagation bu hataları
düzeltmek için encoder self-attention'ı günceller.
3. Backpropagation Süreci
(a) Hata Hesaplama (Loss)
- Model, çeviri sırasında hedef
cümle ile modelin ürettiği cümle arasındaki farkı hesaplar (örneğin,
çapraz entropi kaybı kullanılır).
- Bu fark, hem decoder'ın
attention mekanizmasındaki eksiklikleri hem de encoder'ın kaynak cümle
kodlamalarındaki hataları içerebilir.
(b) Encoder Self-Attention'ın Güncellenmesi
- Backpropagation sırasında, encoder
self-attention ağırlıkları, modelin çıktısı ve hedef arasındaki hatayı
azaltmak için güncellenir.
- Bu güncellemeler,
cross-attention'dan gelen geri sinyallerle yapılır. Yani:
- Eğer cross-attention, bir
hedef kelimenin kaynak cümlede yanlış kelimeye odaklandığını gösterirse,
encoder'ın kaynak cümledeki ilişkileri modelleme biçimi de güncellenir.
- Örneğin, "okula"
kelimesi için "school" yerine "bus" kelimesine yanlış
odaklanıldıysa, encoder'ın "to" ve "school"
kelimeleri arasındaki dikkatini artırması gerekebilir.
(c) Parametre Güncellemeleri
- Encoder'daki self-attention
ağırlıkları (örneğin, query, key ve value matrisleri) ve softmax
çıktıları, modelin öğrenme oranına bağlı olarak küçük adımlarla optimize
edilir.
4. Encoder Self-Attention'ın Değişimi
- İlk Başlangıç: Eğitim başında, encoder
self-attention rastgele veya önceden eğitilmiş bir duruma dayanır. Bu
durumda, kelimeler arasındaki dikkat dağılımları mükemmel olmayabilir.
- Eğitim Süreci: Backpropagation sırasında,
encoder self-attention ağırlıkları, modelin çeviri performansını optimize
etmek için cross-attention'dan gelen geri bildirimlere göre sürekli olarak
ayarlanır.
- Nihai Durum: Eğitim tamamlandığında,
encoder self-attention, kaynak cümlenin kelimeleri arasındaki ilişkileri
daha doğru şekilde modelleyerek, cross-attention mekanizmasının hedef
cümle oluşturma işlemini destekler.
5. Somut Bir Örnek
Başlangıç Durumu:
- Encoder self-attention, "to"
kelimesinin "school" kelimesine %30, "bus"
kelimesine %20 odaklandığını gösteriyor.
Backpropagation'dan Sonra:
- Cross-attention, hedefteki
"okula" kelimesinin doğru şekilde "to school" ile
ilişkilenmediğini gösteriyor.
- Encoder self-attention
güncellenerek, "to" kelimesinin "school"
kelimesine odaklanma oranı artırılıyor (%50'ye çıkarılıyor).
6. Sonuç
Backpropagation
sırasında encoder self-attention:
- Kaynak cümledeki kelimeler
arasındaki ilişkileri daha doğru bir şekilde öğrenmek için güncellenir.
- Cross-attention'dan gelen geri
bildirimler sayesinde, modelin hedef cümle oluşturma becerisini
destekleyen daha uygun kodlamalar üretir. Bu, nihai çeviri kalitesinin
artmasına katkı sağlar.
4o
You said:
Çok güzel! Peki bu tablo içinde feed forward
networklerin işlevi nedir?
ChatGPT said:
ChatGPT
Feed Forward
Network (FFN), Transformer modelindeki her katmanda bulunan bir bileşendir ve
self-attention veya cross-attention mekanizmalarından sonra uygulanır. FFN'nin
amacı, dikkat mekanizmalarının ürettiği bilgiyi zenginleştirerek daha güçlü
ve karmaşık temsilciler oluşturmak, dolayısıyla modelin genel performansını
artırmaktır. Bu süreci dikkat tablosuyla bağlantı kurarak açıklayalım:
1. Feed Forward Network Nedir?
FFN, her bir
token için ayrı bir şekilde çalışan ve aşağıdaki yapıdan oluşan basit, iki
katmanlı bir tam bağlantılı sinir ağıdır:
- Girdi: Attention mekanizmasından
gelen, her bir kelime için hesaplanmış bir vektör
(hattentionh_{\text{attention}}hattention).
- Katmanlar:
- İlk Tam Bağlantılı Katman
(W1W_1W1): Daha yüksek boyutlu bir uzaya projeksiyon.
- Aktivasyon Fonksiyonu: ReLU
gibi doğrusal olmayan bir dönüşüm.
- İkinci Tam Bağlantılı Katman
(W2W_2W2): İlk boyuta geri dönüş.
- Çıktı: Zenginleştirilmiş kelime
temsilleri (hFFNh_{\text{FFN}}hFFN).
Formül:
hFFN=W2(ReLU(W1hattention+b1))+b2
2. FFN'nin Rolü
Attention
mekanizması, her kelimenin diğer kelimelerle olan bağlarını hesaplar ve
önemlerini ağırlıklandırır. Ancak:
- Sorun: Attention çıktısı çoğunlukla
lineer bir dönüşüme dayanır ve karmaşık ilişkileri modellemek için yeterli
olmayabilir.
- Çözüm: FFN, her bir kelimeyi ayrı
ayrı işleyerek daha karmaşık ilişkiler öğrenir ve temsil gücünü artırır.
3. Attention Tablosuyla İlişkilendirme
Cross-Attention Öncesi Encoder'da FFN
Encoder
self-attention, kaynak cümledeki kelimeler arasındaki dikkat dağılımını
hesaplar. Ancak bu dikkat dağılımı yalnızca kelimeler arasındaki ilişkileri
temsil eder.
- FFN, bu dikkat mekanizmasının
ürettiği çıktı vektörlerini alır ve her kelimenin daha güçlü bir temsiline
dönüşmesini sağlar.
- Örneğin:
- Encoder'daki "to" ve
"school" arasındaki dikkat, FFN sayesinde, "to"
kelimesinin "yönelme" anlamını daha iyi ifade eden bir vektöre
dönüşür.
Cross-Attention Sırasında FFN
Decoder'ın
cross-attention mekanizması, hedef kelimelerin kaynak kelimelere dikkatini
hesaplar. Ancak bu dikkat tablosu (veya ağırlıklar) sadece bağlantıyı ifade
eder, her kelimenin anlamını zenginleştirmez.
- FFN, cross-attention
mekanizmasının ürettiği çıktı vektörlerini alır ve her hedef kelimenin
anlamını güçlendirir.
- Örneğin:
- Cross-attention,
"okula" kelimesinin "to school" ile olan bağını
hesaplar.
- FFN, bu bağın çıktısını
zenginleştirerek "okula" kelimesinin vektör temsiline
"yönelme" ve "hedef" kavramlarını daha iyi işler.
4. Feed Forward Network'ün İşlevleri
FFN, şu
temel işlevleri yerine getirir:
a) Anlam Zenginleştirme
Attention
mekanizması, kelimeler arasındaki bağları ifade ederken, FFN bu bağların
sonuçlarını güçlendirir.
Örneğin, "Ali" kelimesi, sadece "Ali" olarak değil, bağlamına
uygun olarak zenginleştirilmiş bir temsil haline gelir.
b) Doğrusal Olmayan Dönüşüm
Attention
mekanizması çoğunlukla lineer bir dönüşüm sunar. FFN, doğrusal olmayan dönüşüm
(ReLU gibi) ile bu sınırlamayı aşar ve daha karmaşık özelliklerin öğrenilmesine
olanak tanır.
c) Bağlamdan Bağımsız İşlem
FFN, her
kelimeyi diğerlerinden bağımsız olarak işler. Bu, kelimelerin kendi başlarına
güçlü temsillere sahip olmasını sağlar.
5. Somut Bir Örnek
Attention Çıktısı (Girdi):
Bir encoder
attention mekanizmasından sonra, her kelimenin temsil vektörü şu şekilde
olabilir (örnek):
- "Ali" kelimesi:
[1.0,0.5,−0.2][1.0, 0.5, -0.2][1.0,0.5,−0.2]
- "went" kelimesi:
[0.3,−0.8,0.9][0.3, -0.8, 0.9][0.3,−0.8,0.9]
FFN İşlemi:
FFN, bu
vektörlere tam bağlantılı katmanlar ve ReLU aktivasyonu uygular:
- İlk katmandan sonra:
[2.0,0.0,0.5][2.0, 0.0, 0.5][2.0,0.0,0.5]
- ReLU sonrası:
[2.0,0.0,0.5][2.0, 0.0, 0.5][2.0,0.0,0.5]
- Son katmandan sonra:
[1.5,−0.1,0.3][1.5, -0.1, 0.3][1.5,−0.1,0.3]
Sonuç (Çıktı):
FFN,
"Ali" kelimesinin temsilini zenginleştirir, böylece bu vektör hem
bağlam bilgilerini hem de kelimenin temel özelliklerini içerir.
6. Genel Sonuç
Feed Forward
Network, attention mekanizmasının ürettiği bağları zenginleştirir ve daha
karmaşık özellikleri modele kazandırır. Encoder ve decoder'daki FFN'ler, nihai
cross-attention tablosunun oluşturulmasında kritik bir rol oynar ve modelin
öğrenme kapasitesini artırır.
4o
You said:
FFN, bu dikkat mekanizmasının ürettiği çıktı
vektörlerini alır ve her kelimenin daha güçlü bir temsiline dönüşmesini sağlar
cümlesi örneğin Okula yerine eve çarşıya kelimelerinin de işlenebilmesini mi
sağlar?
ChatGPT said:
ChatGPT
Evet, tam
olarak! Feed Forward Network (FFN), her kelimenin bağlama uygun şekilde daha
genel ve esnek bir temsile dönüşmesini sağlar. Bu, modelin
"okula" yerine "eve", "çarşıya" veya başka bir
hedef kelimeyi de doğru şekilde işlemesine yardımcı olur. Bu süreç, kelimenin
anlamının sadece kendi başına değil, bağlam içindeki diğer kelimelerle olan ilişkileriyle
birlikte güçlendirilmesiyle mümkün olur.
1. FFN'nin Esnekliği Nasıl Sağlar?
Bağlamdan Bağımsız İşleme
FFN,
attention mekanizmasından sonra her kelimeyi kendi vektörü üzerinde bağımsız
olarak işler. Bu sayede, modelin herhangi bir kelimeyi (örneğin
"eve", "çarşıya") işleyebilmesi için o kelimenin temsilini
bağlamdan bağımsız olarak zenginleştirir.
Örneğin:
- "Okula" kelimesinin
temsil vektörü: [0.7,0.3,−0.1][0.7, 0.3, -0.1][0.7,0.3,−0.1]
- "Eve" kelimesinin
temsil vektörü: [0.6,0.4,−0.2][0.6, 0.4, -0.2][0.6,0.4,−0.2]
FFN bu
vektörleri doğrusal olmayan bir dönüşümle işler ve her birinin daha güçlü bir
temsile dönüşmesini sağlar. Sonuçta, "okula" veya "eve"
kelimeleri, uygun bağlamda doğru şekilde kullanılabilir.
Doğrusal Olmayan Dönüşüm
FFN'nin
doğrusal olmayan dönüşümleri (örneğin ReLU), kelimenin bağlam içinde daha
karmaşık ve çeşitli anlamlara uyum sağlamasına olanak tanır.
Örneğin:
- "Okula" ->
"yönelme anlamı" ile ilişkilendirilir.
- "Eve" ->
"hedef anlamı" ile ilişkilendirilir.
2. FFN'nin Örnek Durumlarda Rolü
Durum 1: "Ali okula gitti."
- Encoder self-attention:
"Ali" kelimesinin "gitti" ile, "okula"
kelimesinin "Ali" ile olan bağını işler.
- FFN: "Ali" ve
"okula" kelimelerinin bağlam içinde nasıl anlam kazandığını
güçlendirir. "Okula" kelimesi, yönelme ve bir yer ismi olduğunu
vurgulayan bir temsile dönüşür.
Durum 2: "Ali eve gitti."
- Encoder self-attention: Benzer
şekilde "Ali" ve "eve" arasındaki bağı işler.
- FFN: "Eve"
kelimesinin bağlamına uygun bir temsil kazanmasını sağlar. Burada
"yönelme" özelliği korunur, ancak yer değişmiştir.
FFN'nin
doğrusal olmayan yapısı, bu tür durumlarda, kelime temsillerini bağlama göre
daha doğru bir şekilde genelleştirir.
3. Modelin Kelime Genelleme Yeteneği
FFN'nin bu
esnekliği, modelin farklı bağlamlarda kullanılabilecek çeşitli kelimeleri
anlamlandırmasını sağlar. Örneğin:
- "Okula" ->
"yönelme" bağlamında işlenir.
- "Eve" -> Aynı
"yönelme" bağlamında işlenir, ancak hedef yer farklıdır.
- "Çarşıya" -> Yine
"yönelme" bağlamında, ancak farklı bir anlamla ilişkilendirilir.
Bu genelleme
yeteneği, modelin farklı cümlelerdeki farklı kelimeleri işleyebilmesine olanak
tanır.
4. Sonuç
FFN, dikkat
mekanizmasının ürettiği çıktı vektörlerini alıp zenginleştirerek her kelimenin
bağlam içinde doğru şekilde temsil edilmesini sağlar. Bu, modelin yalnızca
"okula" değil, "eve", "çarşıya" gibi farklı hedef
kelimeleri de doğru şekilde işlemesini mümkün kılar. FFN'nin temel katkısı,
kelime temsillerini daha genelleştirilmiş ve bağlama duyarlı hale getirmektir.
4o
You said:
Mükemmel! Teşekkürler.
ChatGPT said:
ChatGPT
Rica ederim!
Sizinle böyle derin konuları konuşmak benim için de çok keyifli. Her zaman
sorularınızı paylaşabilirsiniz, birlikte çözüm üretmekten mutluluk duyarım. 😊 Başarılar
dilerim! 🚀
