Пример

Давайте рассмотрим пример использования трансформеров для задачи машинного перевода. Предположим, у нас есть набор параллельных текстов на английском и французском языках, и мы хотим обучить модель для перевода текстов с английского на французский.

1. Подготовка данных: Сначала мы предварительно обрабатываем данные, токенизируя тексты и преобразуя слова в числовые токены с помощью словаря. Каждое предложение входного языка (английского) и соответствующее ему предложение выходного языка (французского) представляют собой пару последовательностей токенов.

2. Создание модели трансформера: Затем мы создаем модель трансформера, состоящую из нескольких слоев кодировщика и декодировщика. Каждый слой содержит множество механизмов внимания, позволяющих модели фокусироваться на различных частях входных и выходных последовательностей.

3. Обучение модели: Мы обучаем модель на параллельных данных, используя метод обучения с учителем. В процессе обучения модель постепенно настраивает свои веса таким образом, чтобы минимизировать ошибку между предсказанными и фактическими переводами.

4. Оценка качества перевода: После обучения мы оцениваем качество перевода модели на отложенной выборке, используя метрики, такие как BLEU (Bilingual Evaluation Understudy), которая оценивает совпадение предсказанных переводов с эталонными переводами.

5. Использование модели для перевода: Наконец, после успешного обучения и оценки качества модели, мы можем использовать ее для перевода новых текстов с английского на французский язык. Модель принимает на вход предложение на английском языке и генерирует соответствующий перевод на французский язык.

Рассмотрим пример кода для обучения трансформера на задаче машинного перевода с использованием библиотеки PyTorch и библиотеки для работы с естественным языком – Transformers.

```python

import torch

from transformers import BertTokenizer, BertModel, BertForMaskedLM

from torch.utils.data import Dataset, DataLoader

# Подготовка данных

class TranslationDataset(Dataset):

def __init__(self, texts, tokenizer, max_length=128):

self.texts = texts

self.tokenizer = tokenizer

self.max_length = max_length

def __len__(self):

return len(self.texts)

def __getitem__(self, idx):

input_text = self.texts[idx][0]

target_text = self.texts[idx][1]

input_encoding = self.tokenizer(input_text, max_length=self.max_length, padding="max_length", truncation=True, return_tensors="pt")

target_encoding = self.tokenizer(target_text, max_length=self.max_length, padding="max_length", truncation=True, return_tensors="pt")

return {"input_ids": input_encoding["input_ids"], "attention_mask": input_encoding["attention_mask"],

"labels": target_encoding["input_ids"], "decoder_attention_mask": target_encoding["attention_mask"]}

# Создание модели трансформера

model = BertForMaskedLM.from_pretrained('bert-base-uncased')

# Обучение модели

train_dataset = TranslationDataset(train_data, tokenizer)

train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=16, shuffle=True)

optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=5e-5)

criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()

model.train()

for epoch in range(num_epochs):

total_loss = 0

for batch in train_loader:

input_ids = batch["input_ids"]

attention_mask = batch["attention_mask"]

labels = batch["labels"]

decoder_attention_mask = batch["decoder_attention_mask"]

optimizer.zero_grad()

outputs = model(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask, labels=labels, decoder_attention_mask=decoder_attention_mask)

loss = outputs.loss