Hogyan működik az önfigyelem és a kernel-regresszió a transformer modellekben?

A Transformer modellek önfigyelem mechanizmusa alapvető szerepet játszik az adatfeldolgozási folyamatokban, különösen a természetes nyelv feldolgozása és más, szekvenciális adatok elemzése során. Az önfigyelem (self-attention) a különböző bemeneti tokenek közötti kapcsolatokat modellezi, figyelembe véve azok relevanciáját a válaszok kiszámításában. E mechanizmus alapja egy olyan súlyozott aggregáció, amely a bemeneti értékek között kiemeli a legfontosabbakat, miközben figyelmen kívül hagyja a kevésbé relevánsakat.

Az önfigyelem során minden token egy-egy lekérdezés (query), kulcs (key) és érték (value) vektort rendel magához. A modellek célja, hogy a kulcsokat és lekérdezéseket összehasonlítsák, és ezen alapulóan adják meg a megfelelő figyelem-súlyokat. A figyelem mértéke egy kernel függvénnyel mérhető, amely hasonlóságot számít a lekérdezés és a kulcs között. Az egyik legismertebb ilyen kernel a Gauss-kernele, amely a Euclideszi távolság alapján méri a két vektor közötti eltérést. Az így kapott értékek alapján a modellek figyelmet fordítanak a kulcsokra, amelyek a leginkább relevánsak a lekérdezéshez, így kiválasztva a legmegfelelőbb értékeket.

A kernel-regresszió, mint statisztikai eljárás, lehetővé teszi a valószínűségi eloszlások modellezését, miközben az adatpontok közötti kapcsolatokat figyelembe veszi. A Transformer modellek esetében, amikor a kulcsok és értékek megegyeznek, az önfigyelem mechanizmus egyfajta kernel-regresszióként értelmezhető, amely a bemeneti adatok közötti hasonlóságokat mérve előállítja a kívánt kimenetet. A súlyozott átlagolás az adatminták között lehetővé teszi a modellt, hogy az egyes kulcsok és értékek közötti kapcsolatok alapján dolgozza fel az információt.

Ez a módszer hatékonyan alkalmazható különféle adatok, például szövegek és képek feldolgozására, ahol a globális kontextust helyettesítheti a helyi figyelem. A Transformer modellek által végzett figyelem-aggregációval lehetővé válik, hogy a lokális információkat globális szinten kapcsoljuk össze, ami különösen fontos az olyan feladatoknál, mint a gépi fordítás, szövegkategorizálás vagy bármilyen szekvenciális adat elemzése.

A self-attention mechanizmus tehát a mély tanulási modellek számára kulcsfontosságú a párhuzamos kapcsolatok feldolgozása során, mivel az összes token közötti összefüggések modellezésére képes. Az önállóan tanuló transformer architektúrák képesek az optimális transzformációk megtalálására, amelyek közvetlenül hozzájárulnak a pontosabb predikciókhoz és a generált adatok minőségéhez.

Fontos, hogy a figyelem- és kernel-regressziós megközelítések nemcsak az egyszerűsített adatfeldolgozási rendszerek számára hasznosak, hanem komoly statisztikai elméletek is rejlenek mögöttük, amelyek az adatbázisokban való keresés és szűrés során is alkalmazhatók. Az önfigyelem nem csupán a Transformers egyik fő jellemzője, hanem egyben az adatfeldolgozás globális és lokális szintű összefüggéseinek megtalálásában is segít. Az ilyen típusú regressziós eljárások nagy mértékben elősegítik a gépi tanulás és mesterséges intelligencia további fejlődését, különösen a nagy adattömegek hatékony feldolgozása során.

Hogyan működik a mély megerősítéses tanulás és hogyan alakítja át az intelligens rendszereket?

A mély megerősítéses tanulás (deep reinforcement learning, DRL) egy olyan gépi tanulási módszer, amely képes önállóan tanulni a környezetből, optimalizálva a döntéseket, hogy maximális jutalmat érjen el egy adott cél elérésére. A módszer alapját a hagyományos megerősítéses tanulás adja, azonban az algoritmusok, mint például a mély Q-tanulás (deep Q-learning), a neurális hálózatokat alkalmazzák az állapot-akkció párhalmazok (s, a) értékeinek becslésére.

A fenti egyenlet azt mutatja, hogy a Q-hálózat frissítésekor az új értékek az előző lépésből származó információk függvényében változnak. A veszteségfüggvény deriválása, amely a következő formát ölt:

Az eredményül kapott paraméterfrissítés stochasztikus gradiens algoritmus segítségével történik, ami alapvetően egy olyan iteratív optimalizálási módszer, amely a gépi tanulás egyik alapja.

A Q-learning egyik jellemzője, hogy érték-alapú módszer, azaz minden egyes állapothoz és akcióhoz értékeket rendel, amelyek alapján döntéseket hoz. Ezzel szemben a politikus-alapú megközelítés, mint a REINFORCE, egy másik típusú algoritmus, amely nem a Q-értékeket, hanem közvetlenül a politikát modellezi, amely az állapotokat akciókká alakítja. A REINFORCE algoritmus lényege, hogy egy politikát (π) tanítunk, amely az állapotokhoz tartozó legjobb lépéseket próbálja optimalizálni. Az optimális politikát az alábbi kifejezés segítségével kereshetjük:

Ezen az úton, egy iteratív gradiens növelés segítségével próbáljuk elérni a legjobb politikát. Azonban a REINFORCE módszer gyengeségei közé tartozik a lassú konvergencia és a magas variancia, amely instabilitásokhoz vezethet a tanulás során. Ennek kezelésére az alapú támaszpontok (baseline) alkalmazása javasolt, ahol a visszatérési értékek Gt-t korrigáljuk egy b(st) kifejezéssel, amely segíti a stabilabb és gyorsabb konvergenciát.

Az actor-critic módszerek az érték-alapú és politikus-alapú módszerek kombinációjaként működnek. Az actor, amely a politikát modellezi, és a critic, amely a value funkciót tanítja, egyszerre dolgoznak az optimális politika és értékek megtalálásán. Az actor frissítése az előző politikai gradiens segítségével történik, míg a critic a különbség (δt) minimalizálásával frissíti az értékfüggvényt. Az advantage function A(st, at) adja meg, hogy egy adott akció mennyire jobb vagy rosszabb egy adott állapotban, összevetve az akció-érték funkciót (Q) és az állapot-érték funkciót (V).

A TRPO (trusted region policy optimization) és a PPO (proximal policy optimization) a legismertebb actor-critic algoritmusok közé tartoznak. A TRPO korlátozott mértékben módosítja a politikát a KL-divergencia segítségével, míg a PPO könnyebb implementálhatóságot biztosít, és hatékonyabban működik, mivel nem igényel bonyolult másodrendű optimalizálást. Mindkét algoritmus célja, hogy csökkentse a politikák közötti nagy változásokat, biztosítva ezzel a stabil tanulást.

Az AlphaGo és az AlphaGo Zero példái az alkalmazott mély megerősítéses tanulás kiemelkedő alkalmazásai. Az AlphaGo, amely a Go nevű táblajátékban legyőzte a világ legjobb játékosait, kombinálja a mély neurális hálózatokat és a Monte Carlo fát (MCTS), hogy szimulálja a játék jövőbeli lépéseit és kiválassza a legjobb lépést. Az AlphaGo Zero azonban már nem igényelt emberi adatokat, és teljesen önállóan tanult meg játszani, szintetizálva egy rendkívül erős algoritmust, amely képes volt elérni a szuperemberi szintű teljesítményt mindössze néhány napi önálló játékkal.

Az AlphaGo Zero és a hasonló algoritmusok, mint az AlphaZero, amely már nemcsak a Go, hanem más táblajátékokat, például a sakkot és a shogit is képes játszani, tovább finomítják a mély megerősítéses tanulás alkalmazásait, demonstrálva, hogy hogyan lehet az intelligens rendszereket tanítani emberi tudás nélkül is. A jövőben az ilyen típusú algoritmusok sokkal szélesebb körben, különböző iparágakban is alkalmazhatók lesznek, hozzájárulva az automatizálás és mesterséges intelligencia fejlődéséhez.