Вопрос или проблема
Я отправил следующий вопрос как ChatGPT, так и Deepseek.
“Предположим, что мы не обучаем большую языковую модель, а выполняем инференс. Модель уже сгенерировала последовательность [A,B,C] и собирается предсказать следующий токен D. Модель должна выполнить самовнимание на текущей последовательности перед генерацией D, если это правильно, так как B и C уже сгенерированы, даже несмотря на то, что они идут после A, будет ли A обращаться к B и C во время этого самовнимания?
Пожалуйста, ответьте, опираясь на свои знания, не делая никаких предположений.”
Я получил противоположные ответы.
ChatGPT:
Нет, во время инференса (авторегрессивного декодирования) токен A не будет учитывать B и C при предсказании токена D. Это связано с причинной маской, используемой в самовнимании.
Вот почему:
Причинное маскирование: Трансформеры используют нижнетреугольную маску во время инференса, чтобы каждый токен учитывал только себя и предыдущие токены, предотвращая утечку информации от будущих токенов.
Авторегрессивное декодирование: На каждом этапе генерации модель имеет доступ только к токенам, сгенерированным до текущего момента. При предсказании D модель заново вычисляет самовнимание для [A, B, C], но каждый токен может видеть только предыдущие токены.
Как это работает в данном случае:
При генерации B самовнимание применяется только к A.
При генерации C самовнимание применяется к A и B.
При генерации D самовнимание применяется к A, B и C, но A всё равно не может учитывать B или C — оно сохраняет то же распределение внимания, которое было у него при первом процессе.
Это ограничение гарантирует, что модель соблюдает авторегрессивное декодирование и предотвращает влияние будущей информации на прошлые вычисления.
Deepseek:
Да, во время инференса, когда модель уже сгенерировала последовательность [A, B, C] и собирается предсказать следующий токен D, она выполнит самовнимание на всю последовательность [A, B, C]. Это означает, что A будет учитывать B и C, и аналогично, B и C будут учитывать A и друг друга.
В самовнимании каждый токен в последовательности учитывает все другие токены в последовательности, включая те, которые идут после него. Это потому, что самовнимание в моделях, таких как трансформеры, по своей конструкции двунаправленно, позволяя каждому токену учитывать контекст, предоставляемый всеми другими токенами в последовательности, независимо от их позиции. Это верно даже во время инференса, когда модель генерирует токены по одному в авторегрессивном режиме.
Таким образом, при предсказании D модель вычисляет самовнимание на [A, B, C], и A действительно будет учитывать B и C, а также сам себя. Это позволяет модели использовать полный контекст последовательности для следующего предсказания.
Человеческий ответ, пожалуйста? Большое спасибо.
Ответ или решение
Абсолютно уместно, что возникает путаница по поводу механизма маскирования при выполнении вывода в трансформерах, поскольку существует значительное количество дезинформации и сложных нюансов по этому вопросу. Давайте разберёмся в данном вопросе, обратив внимание на три ключевых аспекта: теоретическое объяснение, практические примеры и применение.
Теория
Трансформеры, такие как GPT или BERT, используют механизм самовнимания для обработки последовательностей токенов и прогнозирования следующего токена. В процессе кодирования информации, самовнимание позволяет каждому элементу последовательности «посмотреть» на все другие элементы. Это обеспечивается обучением специальных векторов внимания, которые определяют значение каждого элемента относительно других. Однако при выводе и генерации токенов модели, такие как GPT, используют автопоэгресивное (однопоточное) предсказание.
На стадии вывода, автопоэгресивные модели, включая те, которые созданы на базе архитектуры трансформеров, применяют причинное маскирование (casual masking). Это значит, что каждый токен может "внимать" только на токены, предшествующие ему, а это реализуется путем применения нижнетреугольной матрицы маскирования к механизму самовнимания. Основная цель этой стратегии – предотвращение утечки будущей информации в процесс предсказания текущего или предыдущих токенов.
Пример
Чтобы лучше понять, как это работает на практике, представим, что модель генерирует последовательность [A, B, C]. Когда модель переходит к предсказанию следующего токена D, она повторно рассчитывает самовнимание для последовательности [A, B, C]. Однако, за счет причинного маскирования:
- Когда предсказывается B: внимание применяется только к A.
- Когда предсказывается C: внимание применяется к A и B.
- Когда предсказывается D: внимание применяется к A, B, и C.
Важно понимать, что A в процессе этой повторной оценки самовнимания не будет учитывать B и C, поскольку они следуют за ним в последовательности. Причинное маскирование и архитектура автопоэгресса гарантируют, что конфигурации самовнимания для A остаются прежними в течение всей генерации последовательности.
Применение
Зачем всё это? Причинное маскирование обеспечивает соответствие архитектуры трансформера требованиями генеративного моделирования, особенно в таких системах, как чатовое приложение или другие многочисленные генеративные задачи. Обеспечивая, что любая информация не может быть просочена вперед, мы создаем надежную систему, которая соответствует параметрам временного порядка натуральной речи и текста.
Кроме того, предотвращая использованию заранее известной информации, что не могла бы разумно существовать без её обработки в предыдущих токенах, мы тем самым улучшаем качество модели в таких задачах, как перевод, поскольку модель должна генерировать следующий токен, основываясь только на уже имеющейся и переработанной информации.
Заключая, можно сказать, что причинное маскирование в трансформерах является ключевым моментом для обеспечения корректного выполнения задач автопоэгресивного предсказания и создания действительно качественных языковых моделей, пригодных не только для обработки данных, но и для их генерации в реальном времени.