الگوریتم آموزش ترانسفورمر

در سال‌های اخیر، الگوریتم‌های ترانسفورمر به‌عنوان یکی از نوآورانه‌ترین و مؤثرترین رویکردها در زمینه یادگیری عمیق و پردازش زبان طبیعی معرفی شده‌اند. این الگوریتم‌ها به‌ویژه برای پردازش داده‌های ترتیبی و متنی طراحی شده‌اند و با بهره‌گیری از معماری مبتنی بر توجه (attention)، قادر به شناسایی وابستگی‌های پیچیده و ارتباطات بین کلمات در یک متن می‌باشند. برخلاف شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) که به‌طور متوالی ورودی‌ها را پردازش می‌کنند، ترانسفورمرها می‌توانند به‌طور همزمان تمام عناصر دنباله را تحلیل کنند، که این ویژگی به‌طور چشمگیری سرعت و کارایی آموزش را افزایش می‌دهد.

الگوریتم‌های ترانسفورمر به‌سرعت در بسیاری از حوزه‌ها، از جمله ترجمه ماشینی، تولید متن و تحلیل احساسات، به استانداردی جدید تبدیل شده‌اند. این مقاله به بررسی اصول کارکرد ترانسفورمرها، ساختار آن‌ها و مزایای استفاده از این الگوریتم‌ها در مقایسه با روش‌های سنتی می‌پردازد. هدف ما این است که نشان دهیم چگونه ترانسفورمرها می‌توانند به‌عنوان ابزاری کارآمد در حل چالش‌های پیچیده مرتبط با پردازش زبان طبیعی و یادگیری ماشین عمل کنند.

الگوریتم آموزش ترانسفورمر چیست؟

Transformer یک معماری برای پردازش داده‌های ترتیبی (sequential data) مثل متن یا سری‌های زمانی (مثل پیش‌بینی قیمت‌ها) است که توسط Vaswani و همکارانش در سال ۲۰۱۷ معرفی شد. Transformer برای پردازش زبان طبیعی بسیار موفق بود، اما امروزه در کاربردهای مختلفی از جمله پیش‌بینی قیمت ارز دیجیتال هم استفاده می‌شود. در مقایسه با شبکه‌های عصبی معمولی مثل LSTM یا GRU، Transformer بسیار سریع‌تر و قدرتمندتر است چون از مکانیزمی به نام Self-Attention استفاده می‌کند.

پیشنهاد مطالعه: شبکه عصبی حافظه طولانی کوتاه مدت چیست؟

 Self-Attention: مفهوم کلیدی

یکی از اجزای اصلی Transformer، Self-Attention است. این مکانیزم به مدل اجازه می‌دهد که برای هر ورودی (مثلاً هر روز در داده‌های قیمت ارز دیجیتال) روابط آن با سایر ورودی‌ها را بیابد.

فرض کن یک دنباله از قیمت‌ها داریم. Self-Attention به مدل کمک می‌کند تا هر قیمت را با توجه به سایر قیمت‌ها در زمان‌های مختلف تحلیل کند. برای مثال، ممکن است قیمت دیروز تاثیر زیادی بر قیمت امروز داشته باشد.

در حقیقت، Self-Attention باعث می‌شود که مدل برای هر ورودی یک وزن (attention score) برای سایر ورودی‌ها محاسبه کند و این وزن‌ها را در تصمیم‌گیری‌های بعدی لحاظ کند.

Transformer Encoder: قسمت اصلی الگوریتم

الگوریتم Transformer از دو بخش اصلی تشکیل شده است: Encoder و Decoder. در مدل‌هایی مثل پیش‌بینی قیمت ارز دیجیتال که هدف آن‌ها فقط پیش‌بینی است، معمولاً فقط قسمت Encoder مورد استفاده قرار می‌گیرد.

Encoder شامل چندین لایه است که هر کدام از آن‌ها از دو قسمت اصلی تشکیل شده‌اند:

1. Self-Attention Mechanism: همانطور که گفتیم، برای محاسبه اهمیت هر ورودی نسبت به بقیه ورودی‌ها.
2. Feed-forward Neural Networks: بعد از اینکه Self-Attention کار خودش رو انجام داد، نتیجه به یک شبکه عصبی تغذیه‌ای (Feed-forward Network) داده می‌شود تا پردازش بیشتری روی آن انجام دهد.

این دو قسمت در هر لایه به صورت زیر عمل می‌کنند:

• Self-Attention: محاسبه وزن‌ها برای هر ورودی.
• Feed-forward Network: پردازش نهایی و تولید خروجی از هر لایه.

خروجی هر لایه به لایه بعدی داده می‌شود تا اطلاعات بیشتر پردازش شود.

پردازش داده‌های سری زمانی

در مورد پیش‌بینی قیمت ارز دیجیتال، داده‌ها به شکل سری زمانی (Time Series) هستند. داده‌های سری زمانی به طور معمول شامل اطلاعاتی مانند قیمت‌های تاریخی، حجم معاملات و دیگر شاخص‌های بازار است.

Transformer این داده‌ها رو به صورت دنباله‌ای از ورودی‌ها پردازش می‌کند. مدل برای هر روز قیمت، از Self-Attention استفاده می‌کند تا تأثیر قیمت‌های گذشته رو بر قیمت آینده تحلیل کنه.

روند کلی الگوریتم آموزش ترانسفورمر

• ورودی‌ها: داده‌های سری زمانی قیمت ارز دیجیتال.
• Self-Attention: محاسبه روابط بین روزهای مختلف.
• Feed-forward Networks: پردازش اطلاعات به‌صورت عمیق‌تر.
• خروجی: پیش‌بینی قیمت در زمان بعدی.

مزایای Transformer Encoder

• سرعت بالا: برخلاف مدل‌هایی مثل LSTM که داده‌ها رو به صورت سریالی پردازش می‌کنند، Transformer می‌تواند تمامی داده‌ها رو به صورت موازی پردازش کند که باعث می‌شود سریع‌تر باشد.
• دقت بالا: به دلیل استفاده از Self-Attention، Transformer قادر است روابط پیچیده بین داده‌ها رو بهتر درک کند.
• مقیاس‌پذیری بالا: این مدل می‌تواند روی داده‌های خیلی بزرگ به خوبی کار کند.

نکات تکمیلی

• برای استفاده از Transformer در پیش‌بینی قیمت ارز دیجیتال، باید دقت کنید که داده‌ها رو به درستی آماده‌سازی کنید (مثلاً با نرمالیزه کردن قیمت‌ها یا اضافه کردن ویژگی‌هایی مانند حجم معاملات).
• همچنین، ممکن است نیاز به تنظیم پارامترهای مدل مانند تعداد لایه‌ها، اندازه بردارهای ویژگی و نرخ یادگیری داشته باشید.

تفاوت‌ بین Transformer Encoder و LSTM  

تفاوت‌بین Transformer Encoder و LSTM (Long Short-Term Memory) وجود دارد. هر دو از مدل‌های یادگیری عمیق هستند که برای پردازش داده‌های ترتیبی (مثل سری‌های زمانی یا داده‌های متنی) استفاده می‌شوند، اما نحوه پردازش داده‌ها و معماری آن‌ها بسیار متفاوت است.

معماری و نحوه پردازش داده‌ها

LSTM:

• سریالی بودن پردازش: LSTM یک شبکه عصبی بازگشتی (RNN) است که برای پردازش داده‌های دنباله‌ای طراحی شده. در LSTM، داده‌ها به صورت سریالی پردازش می‌شوند، به این معنی که هر ورودی به ترتیب زمان وارد مدل می‌شود و خروجی‌های قبلی در پیش‌بینی‌های بعدی نقش دارند.
• یادآوری طولانی‌مدت: LSTM توانایی حفظ اطلاعات برای مدت طولانی دارد. این ویژگی باعث می‌شود که در کارهایی مثل پیش‌بینی قیمت ارز دیجیتال که روابط بلندمدت در داده‌ها وجود دارد، مفید باشد.
• مشکل با تسریع پردازش: چون LSTM باید داده‌ها را به صورت سریالی پردازش کند، سرعت آن محدود است، یعنی هر ورودی باید منتظر پردازش ورودی قبلی باشد.

Transformer Encoder:

• پردازش موازی: بر خلاف LSTM، Transformer از مکانیزم Self-Attention استفاده می‌کند که به مدل اجازه می‌دهد تا تمامی داده‌ها را به صورت همزمان پردازش کند. یعنی برای هر ورودی، مدل می‌تواند به سایر ورودی‌ها توجه کند و روابط بین آن‌ها را به‌صورت همزمان درک کند.
• Self-Attention: در این معماری، برای هر ورودی (مثلاً یک روز قیمت در داده‌های سری زمانی)، مدل وزن‌هایی برای توجه به سایر ورودی‌ها محاسبه می‌کند. این باعث می‌شود که مدل بتواند روابط پیچیده‌تر و غیرخطی بین داده‌ها را بهتر شبیه‌سازی کند.
• سرعت بالا: چون مدل‌های Transformer می‌توانند داده‌ها را به‌صورت موازی پردازش کنند، نسبت به LSTM در پردازش داده‌های بزرگ و پیچیده خیلی سریع‌تر هستند.

ساختار داخلی

LSTM:

• شبکه عصبی بازگشتی: LSTM‌ها از گیت‌ها (Gates) استفاده می‌کنند تا اطلاعات جدید را وارد شبکه کنند و همچنین اطلاعات قدیمی را حفظ یا فراموش کنند. گیت‌ها به LSTM کمک می‌کنند که از مشکل گم شدن گرادیان (Vanishing Gradient) که در RNN‌های سنتی وجود دارد، جلوگیری کند.
• پردازش ورودی به ورودی: LSTM هر ورودی را بر اساس ورودی قبلی و وضعیت داخلی خود پردازش می‌کند. این به مدل کمک می‌کند تا وابستگی‌های زمانی و دنباله‌ای را شبیه‌سازی کند.

Transformer Encoder:

• Self-Attention و Feed-forward Networks: در هر لایه Transformer، مکانیزم Self-Attention اولویت روابط بین ورودی‌ها را محاسبه می‌کند و سپس داده‌ها به یک شبکه عصبی (Feed-forward Network) داده می‌شود که پردازش‌های اضافی انجام می‌دهد.
• پشتیبانی از موازی‌سازی: برخلاف LSTM که به صورت سریالی عمل می‌کند، Transformer می‌تواند تمام ورودی‌ها را همزمان پردازش کرده و به این ترتیب عملکرد بهتری در داده‌های بزرگ و پیچیده دارد.

سرعت و مقیاس‌پذیری

LSTM:

• سرعت کندتر: به دلیل پردازش سریالی، LSTM نمی‌تواند به راحتی موازی‌سازی شود و این باعث می‌شود که سرعت آن در مقایسه با مدل‌های Transformer کندتر باشد.
• محدودیت در مقیاس‌پذیری: وقتی داده‌ها بسیار بزرگ می‌شوند (مثل داده‌های تاریخی قیمت ارز دیجیتال)، LSTM ممکن است به سختی بتواند پردازش کند و مدل‌های بزرگتر نیاز به زمان بیشتری برای آموزش دارند.

Transformer Encoder:

• پردازش موازی و سرعت بالا: چون مدل‌های Transformer می‌توانند پردازش‌ها را به صورت موازی انجام دهند، این باعث می‌شود که سرعت آن‌ها به‌ویژه در داده‌های بزرگ و پیچیده خیلی بالاتر از LSTM باشد.
• مقیاس‌پذیری بهتر: Transformer به راحتی قابل مقیاس‌دهی است، به این معنی که می‌توان لایه‌ها و پارامترها را به راحتی افزایش داد بدون اینکه کارایی مدل به شدت کاهش یابد.

دقت در یادگیری روابط پیچیده

LSTM:

• یادگیری روابط بلندمدت: LSTM به دلیل استفاده از گیت‌ها، در یادگیری روابط بلندمدت بین داده‌ها قوی است، به‌ویژه در زمینه‌هایی مثل پیش‌بینی قیمت ارز دیجیتال که روابط طولانی‌مدت در داده‌ها مهم هستند.
• مشکلات یادگیری روابط پیچیده‌تر: با این حال، LSTM در یادگیری روابط پیچیده‌تر و غیرخطی که در داده‌ها ممکن است وجود داشته باشد (مثل روابط پیچیده میان ویژگی‌های مختلف داده‌های سری زمانی)، دچار مشکل می‌شود.

Transformer Encoder:

• یادگیری روابط پیچیده‌تر: به دلیل استفاده از Self-Attention، Transformer قادر است روابط پیچیده‌تر و غیرخطی بین داده‌ها را بهتر درک کند. این ویژگی آن را برای کارهایی مثل پیش‌بینی قیمت ارز دیجیتال که نیاز به مدل‌سازی روابط پیچیده میان زمان‌های مختلف دارد، بسیار قدرتمند می‌کند.

کاربردها و ویژگی‌ها

LSTM:

• مناسب برای مشکلاتی که روابط دنباله‌ای و زمانی دارند.
• در کارهایی مثل ترجمه ماشینی، پردازش زبان طبیعی و پیش‌بینی‌های سری زمانی با داده‌های کمتر، خوب عمل می‌کند.

Transformer Encoder:

• مناسب برای پردازش داده‌های بزرگ و پیچیده‌تر.
• در پردازش زبان طبیعی، ترجمه ماشینی و تحلیل داده‌های پیچیده مانند پیش‌بینی قیمت ارز دیجیتال بسیار موفق عمل کرده است.

نتیجه‌گیری

LSTM بیشتر برای داده‌های دنباله‌ای که نیاز به پردازش سریالی دارند، مناسب است. از سوی دیگر، ترانسفورمر انکودر به دلیل استفاده از مکانیزم خودتوجه (Self-Attention)، قادر است داده‌ها را به‌صورت موازی پردازش کند و روابط پیچیده‌تری را یاد بگیرد. این ویژگی باعث می‌شود که ترانسفورمرها در زمینه‌هایی مانند پیش‌بینی قیمت ارز دیجیتال، سریع‌تر و دقیق‌تر عمل کنند.