Transformerlarda bellek erişimine
derinlemesine bir bakış
Independent AI Researcher
21 Aralık 2024
Bir Transformer nasıl bilgi alır?
Adresleme (addressing) mekanizması nedir?
ChatGPT dedi: Transformers, bir
girdi dizisinin ilgili kısımlarına odaklanmak için self-attention mekanizmasını
kullanarak bilgi alır. Transformer'daki adresleme mekanizması,
sorgu-anahtar-değer (query-key-value) dikkat (attention) ve ağırlıklı toplama
(weighted summation) kombinasyonuna dayanır. İşte detaylı bir açıklama:
1. Transformer'ın Bilgi
Alımında Temel Kavramlar
a. Sorgu-Anahtar-Değer
Çerçevesi (Query-Key-Value Framework)
- Transformer,
girdiden türetilen üç matris kullanır: sorgular (queries - Q), anahtarlar
(keys - K) ve değerler (values - V). Sorgu (Query - Q):
Bilgi arayan mevcut token’ı temsil eder (örneğin, bir arama terimi
gibi). Anahtar (Key - K): Dizideki token’ların
potansiyel bellek "adreslerini" temsil eder. Değer (Value - V): Alınacak gerçek bilgiyi
içerir.
- Sorgu ile tüm anahtarlar arasındaki ilişki, hangi
değerlerin en alakalı olduğunu belirler.
b. Self-Attention Mekanizması
- Self-attention, Transformers'taki temel adresleme
mekanizmasıdır. Sorgu ile girdideki tüm anahtarlar arasındaki bir bağıl
skor hesaplanır ve bu, mevcut token için dizinin hangi bölümlerinin önemli
olduğunu belirler.
2. Adresleme Mekanizması: Adım
Adım
a. Doğrusal Dönüşümler (Linear
Transformations) Girdi
dizisi (XXX, bir token gömme matrisi), öğrenilmiş ağırlık matrisleri
kullanılarak üç farklı uzaya yansıtılır.
- b. Benzerlik Skorları (Similarity Scoring - Dot Product
Attention) Transformer, her bir sorgu (Qi) ile tüm anahtarlar (Kj)
arasındaki benzerliği iç çarpım (dot product) ile hesaplar: Bu işlem, her
token’ın diğer tüm token’larla olan alaka düzeyini ölçen bir skor matrisi
oluşturur.
c. Ölçekleme ve Normalizasyon
(Scaling and Normalization) Sayısal
kararlılığı sağlamak için skorlar, anahtar boyutunun (key dimension - d_k)
karekökü ile ölçeklenir:
- Skorlar, olasılık dağılımına dönüştürmek için softmax
fonksiyonundan geçirilir:
- d. Ağırlıklı Toplama (Weighted Summation) Dikkat ağırlıkları (attention
weights), değerlerin (V) ağırlıklı bir toplamını oluşturmak için
kullanılır ve ilgili bilgi alınır: Bu işlem, mevcut token için bağlamsal
olarak zenginleştirilmiş bir çıktı vektörü üretir.
- e. Çoklu Başlık Dikkati (Multi-Head Attention) Transformer, dikkat
mekanizmasını birden fazla dikkat başlığı (attention head) ile tekrarlar.
Her bir başlık, Q, K ve V'nin farklı yansıtılmalarında çalışır. Tüm dikkat
başlıklarının çıktıları birleştirilir ve doğrusal olarak dönüştürülür.
3. Bu Mekanizma Neden Bir
Adresleme Sistemi?
Adresleme mekanizması, bir belleği
aramaya ve bilgiyi almaya benzer:
- Anahtarlar (Keys): Bellek adresleri gibi davranır;
girdideki pozisyonları veya özellikleri temsil eder.
- Sorgular (Queries): Arama kriterleri gibi çalışır;
mevcut token için hangi bilginin önemli olduğunu belirtir.
- Dikkat ağırlıkları (Attention weights): Arama işlemi gibi davranır; her
bir anahtara (veya bellek konumuna) ne kadar ağırlık verileceğini
belirler.
- Değerler (Values): Alınacak içeriği içerir. Daha
alakalı anahtarlara daha yüksek ağırlıklar atayarak model, sorgu için en
alakalı bilgiyi etkili bir şekilde alır.
4. Transformer Adresleme Mekanizmasının
Avantajları
- Küresel Bağlam Alımı (Global Context Retrieval): Self-attention mekanizması, her
token’ın dizideki diğer tüm token’lara dikkat etmesini sağlar ve bilgiyi
küresel olarak alır (RNN veya CNN gibi modellerde olduğu gibi yalnızca
yerel değil).
- Dinamik Bilgi Alımı (Dynamic Retrieval): Adresleme, bağlam bağımlıdır;
bu, alım işleminin her token için sorguya ve giriş bağlamına göre dinamik
olarak değiştiği anlamına gelir.
- Paralelleştirme (Parallelization): İç çarpımlar ve matris
işlemleri kullanımı, alım işlemini verimli ve paralelleştirilebilir hale
getirir (RNN’ler gibi sıralı modellere kıyasla).
5. Uzantılar ve Gerçek Zamanlı
Bellek (Extensions and Real-Time Memory)
- Transformer-XL ve Longformer: Adresleme mekanizmasını daha
uzun dizilere genişletmek için kaydırma pencereleri (sliding windows) veya
bellek segmentleri kullanır ve uzak bağlamların daha iyi hatırlanmasını
sağlar.
- Bellek Destekli Transformerlar (Memory-Augmented
Transformers): Girdiler dizisinin ötesinde dinamik depolama ve bilgi
alımını mümkün kılan harici bellek bankasına erişimi adresleyen
mekanizmalar içerir.
Özet
Transformer, bilgiyi self-attention
yoluyla alır:
- Sorgular (Queries): Arama talebi gibi davranır.
- Anahtarlar (Keys): Bellek adresi gibi çalışır.
- Değerler (Values): Alınacak içeriği tutar.
- Sorgular ve Anahtarlar arasındaki iç çarpım: Alakayı belirler ve dikkat
ağırlıkları alımı kontrol eder. Bu adresleme mekanizması, bağlama duyarlı
bilgiyi tüm tokenlar için paralel olarak dinamik bir şekilde almanın güçlü
bir yoludur.
Siz dediniz:
Ama bir bilginin bağlamı eğitim
epoch'larında belirlenmediyse Transformer yanlış/yanıltıcı bir çıktı üretir...
ChatGPT dedi: Evet, bu doğru! Eğer
bir bilginin bağlamı eğitim sırasında iyi bir şekilde oluşturulmamışsa, Transformer’lar
yanlış veya anlamsız çıktılar üretebilir. Bu sınırlama, modelin temelde eğitim
verilerindeki istatistiksel kalıplara dayanarak çıktılar üretmesinden
kaynaklanır ve bilgisi, yalnızca eğitimde gördüğü verilerle sınırlıdır. İşte bu
konunun detaylı bir incelemesi:
Türkçe açıklamanızın devamını da
çevirebilirim, ancak önce yukarıdaki çeviriden memnun olup olmadığınızı
öğrenmek isterim. 😊
4o
You said:
Lütfen devam ediniz.
ChatGPT said:
ChatGPT
Tabii ki, İngilizce terimleri
parantez içinde bırakarak çeviriye devam ediyorum:
Transformer (Dönüştürücü)
mekanizmasının bilgiye ulaşmadaki sınırlamaları ve çözüm yolları
4. Görülmeyen Bağlamlara
Yönelik Çözüm Yolları
a. Daha İyi ve Daha Kapsamlı
Eğitim Verisi
- Çözüm: Modeli, daha çeşitli ve geniş bağlamları
kapsayan eğitim verisiyle eğitmek. Böylece model, farklı bağlamları
genelleştirme yeteneğini artırabilir.
- Kısıtlama: Nadir ya da niş alanlar için
yeterli veri toplamak zor olabilir. Ayrıca, veri seti boyutunu artırmak
daha yüksek hesaplama gücü gerektirir.
b. Retrieval-Augmented
Transformers (Bilgi Getirme Destekli Dönüştürücüler)
- Çözüm: RAG veya REALM gibi bilgi
getirme destekli modeller kullanmak. Bu modeller, tahmin sırasında harici
bir bilgi tabanından bağlamı dinamik olarak alabilir.
- Örnek: Model, tanımadığı bir sorguyla
karşılaştığında, ilgili belgeleri harici bir veri tabanından alıp yanıtını
bu bilgilerle destekleyebilir.
c. Belirli Alanlara Yönelik
İnce Ayar (Fine-Tuning)
- Çözüm: Transformer modelini alan-özel
(domain-specific) verilerle ince ayar yaparak eğitmek. Bu, belirli bir
bağlamda daha doğru yanıtlar üretmesini sağlar.
- Örnek: Bir dil modelini tıbbi
literatür üzerinde ince ayar yapmak, modelin tıbbi raporlar üretme
yeteneğini geliştirebilir.
d. Dinamik Bellek
Mekanizmalarının Eklenmesi
- Çözüm: Transformer-XL veya
Memory-Augmented Neural Networks (Bellek Destekli Sinir Ağları) gibi
modelleri kullanarak modelin bağlamı hatırlama ve uzun vadeli belleği
kullanma yeteneğini artırmak.
- Fayda: Model, tahmin sırasında yeni
bağlamları "saklayabilir" ve çıktılarını bu bilgilere göre
ayarlayabilir.
e. Prompt Engineering (Girdi
Tasarımı)
- Çözüm: Modelin bağlamı daha iyi
anlaması için dikkatlice tasarlanmış girdiler (prompts) kullanmak.
- Örnek: “XYZ’nin yan etkileri nedir?”
yerine, “FDA onaylı verilere göre XYZ’nin yan etkileri nedir?” şeklinde
bir sorgu kullanmak.
5. İnsan Hafızasına Bir
Benzetme
Transformer (Dönüştürücü)
modellerini "donmuş" bir epizodik (bölümsel) hafızaya sahip olarak
düşünebiliriz:
- Eğer bir olay veya bağlam eğitim verisi sırasında
"kaydedilmediyse", model yalnızca gördüğü istatistiksel
benzerliklere dayanarak tahminde bulunabilir.
- İnsanlar ise, yeni deneyimleri dinamik bir şekilde
önceki bilgilerle ilişkilendirebilir ve daha etkili bir genelleme
yapabilir. Transformer modelleri bu yetenekten yoksundur.
6. Önemli Çıkarımlar
- Transformers (Dönüştürücüler), bilgiyi eğitim sırasında
kodlanan istatistiksel desenlere dayalı olarak geri getirir.
- Eğitim sırasında eksik olan ya da yeterince temsil
edilmeyen bağlamlar olduğunda, model tahminler, ara değerler ya da hatalı
çıktılar üretebilir.
- Görülmeyen bağlamlara yönelik performansı artırmak
için: Retrieval-augmented (bilgi getirme destekli) modeller kullanın.
İlgili verilerle modeli ince ayar yapın. Dinamik bağlam entegrasyonunu
destekleyen mekanizmalar ekleyin.
Bu sınırlamalar, yapay zekadaki
temel bir zorluk olarak karşımıza çıkar ve istatistiksel öğrenmeyi harici,
dinamik bilgi getirme sistemleriyle birleştirmenin önemini vurgular.
