Transformer

مقدمه

ترانسفورمر (Transformer) یک معماری شبکه عصبی است که در سال 2017 توسط تیم گوگل معرفی شد و انقلابی در زمینه پردازش زبان طبیعی (NLP) ایجاد کرد. این معماری به سرعت به استاندارد طلایی برای بسیاری از وظایف NLP، از جمله ترجمه ماشینی، خلاصه‌سازی متن، تولید متن و تشخیص احساسات تبدیل شد. اما کاربردهای ترانسفورمر فراتر از NLP است و در حال حاضر در حوزه‌هایی مانند بینایی کامپیوتر و پردازش سیگنال نیز به کار می‌رود.

این مقاله به منظور ارائه یک درک جامع از ترانسفورمر برای مبتدیان نوشته شده است. ما مفاهیم کلیدی این معماری را به صورت گام به گام توضیح خواهیم داد و به بررسی اجزای اصلی آن خواهیم پرداخت. هدف این است که خواننده پس از مطالعه این مقاله، بتواند اصول کار ترانسفورمر را درک کرده و کاربردهای آن را در حوزه‌های مختلف شناسایی کند.

پیش‌زمینه: محدودیت‌های مدل‌های متوالی

قبل از معرفی ترانسفورمر، مدل‌های شبکه عصبی بازگشتی (RNN) و شبکه عصبی حافظه‌دار بلندمدت (LSTM) به طور گسترده‌ای برای پردازش داده‌های متوالی مانند متن استفاده می‌شدند. این مدل‌ها با پردازش داده‌ها به صورت متوالی، سعی در یادگیری وابستگی‌های بلندمدت در داده‌ها داشتند. با این حال، RNN و LSTM با مشکلاتی مواجه بودند:

• **پردازش متوالی:** پردازش متوالی داده‌ها باعث می‌شود که این مدل‌ها نتوانند به صورت موازی آموزش داده شوند، که این امر سرعت آموزش را به شدت کاهش می‌دهد.
• **مشکل محوشدگی گرادیان:** در RNNها، گرادیان‌ها (که برای به‌روزرسانی وزن‌های شبکه استفاده می‌شوند) ممکن است در طول زمان محو شوند، که این امر باعث می‌شود مدل نتواند وابستگی‌های بلندمدت را به درستی یاد بگیرد.
• **فراموش کردن اطلاعات مهم:** RNNها و LSTMها ممکن است اطلاعات مهمی را که در مراحل اولیه پردازش داده‌ها به دست آمده است، فراموش کنند.

معرفی ترانسفورمر: معماری مبتنی بر توجه

ترانسفورمر برای حل مشکلات مدل‌های متوالی طراحی شده است. این معماری بر اساس مکانیسم توجه (Attention) بنا شده است، که به مدل اجازه می‌دهد تا به طور انتخابی بر روی بخش‌های مختلف ورودی تمرکز کند. به عبارت دیگر، ترانسفورمر به جای پردازش متوالی داده‌ها، تمام داده‌ها را به صورت موازی پردازش می‌کند و با استفاده از مکانیسم توجه، وابستگی‌های بین عناصر مختلف ورودی را یاد می‌گیرد.

اجزای اصلی ترانسفورمر

ترانسفورمر از دو بخش اصلی تشکیل شده است:

• **رمزگذار (Encoder):** رمزگذار ورودی را دریافت می‌کند و آن را به یک نمایش برداری تبدیل می‌کند که حاوی اطلاعات مربوط به تمام عناصر ورودی است.
• **رمزگشا (Decoder):** رمزگشا نمایش برداری تولید شده توسط رمزگذار را دریافت می‌کند و خروجی مورد نظر را تولید می‌کند.

هر یک از این بخش‌ها از چندین لایه تشکیل شده است که هر لایه شامل اجزای مختلفی است.

رمزگذار (Encoder)

هر لایه رمزگذار از دو زیرلایه اصلی تشکیل شده است:

• **توجه خودی (Self-Attention):** این زیرلایه به مدل اجازه می‌دهد تا وابستگی‌های بین عناصر مختلف ورودی را یاد بگیرد.
• **شبکه عصبی پیشخور (Feed Forward Neural Network):** این زیرلایه یک شبکه عصبی چندلایه است که برای پردازش نمایش برداری تولید شده توسط زیرلایه توجه خودی استفاده می‌شود.

رمزگشا (Decoder)

هر لایه رمزگشا از سه زیرلایه اصلی تشکیل شده است:

• **توجه خودی پوشیده شده (Masked Self-Attention):** این زیرلایه مشابه توجه خودی در رمزگذار است، با این تفاوت که به مدل اجازه نمی‌دهد تا به عناصر آینده ورودی نگاه کند. این امر برای جلوگیری از تقلب در طول آموزش ضروری است.
• **توجه رمزگذار-رمزگشا (Encoder-Decoder Attention):** این زیرلایه به رمزگشا اجازه می‌دهد تا به خروجی رمزگذار توجه کند.
• **شبکه عصبی پیشخور (Feed Forward Neural Network):** این زیرلایه مشابه شبکه عصبی پیشخور در رمزگذار است.

مکانیسم توجه (Attention)

مکانیسم توجه قلب تپنده ترانسفورمر است. این مکانیسم به مدل اجازه می‌دهد تا به طور انتخابی بر روی بخش‌های مختلف ورودی تمرکز کند. به عبارت دیگر، مکانیسم توجه به مدل می‌گوید که کدام عناصر ورودی مهم‌تر هستند و باید بیشتر به آن‌ها توجه شود.

مکانیسم توجه با محاسبه وزن‌هایی برای هر عنصر ورودی کار می‌کند. این وزن‌ها نشان می‌دهند که هر عنصر ورودی چقدر به سایر عناصر ورودی مرتبط است. سپس، این وزن‌ها برای محاسبه یک میانگین وزنی از عناصر ورودی استفاده می‌شوند. این میانگین وزنی نشان‌دهنده یک نمایش برداری است که حاوی اطلاعات مربوط به تمام عناصر ورودی است، با این تفاوت که عناصر مهم‌تر وزن بیشتری دارند.

توجه خودی (Self-Attention)

توجه خودی یک نوع خاص از مکانیسم توجه است که در آن ورودی به عنوان هم کلید (Key) و هم مقدار (Value) استفاده می‌شود. به عبارت دیگر، هر عنصر ورودی با سایر عناصر ورودی مقایسه می‌شود تا میزان ارتباط آن‌ها با یکدیگر مشخص شود.

موقعیت‌سنجی (Positional Encoding)

از آنجایی که ترانسفورمر داده‌ها را به صورت موازی پردازش می‌کند، اطلاعات مربوط به ترتیب عناصر ورودی از بین می‌رود. برای جبران این موضوع، از موقعیت‌سنجی استفاده می‌شود. موقعیت‌سنجی به هر عنصر ورودی یک بردار موقعیت اضافه می‌کند که نشان‌دهنده موقعیت آن عنصر در دنباله ورودی است.

آموزش ترانسفورمر

ترانسفورمر معمولاً با استفاده از روش گرادیان کاهشی (Gradient Descent) آموزش داده می‌شود. هدف از آموزش، به حداقل رساندن یک تابع ضرر (Loss Function) است که نشان‌دهنده میزان خطا در خروجی مدل است.

کاربردهای ترانسفورمر

ترانسفورمر کاربردهای گسترده‌ای در حوزه‌های مختلف دارد، از جمله:

• **پردازش زبان طبیعی (NLP):** ترجمه ماشینی، خلاصه‌سازی متن، تولید متن، تشخیص احساسات، پاسخ به سؤالات، تشخیص موجودیت‌های نام‌گذاری شده (Named Entity Recognition)
• **بینایی کامپیوتر (Computer Vision):** تشخیص اشیاء، بخش‌بندی تصاویر، تولید تصاویر
• **پردازش سیگنال (Signal Processing):** تشخیص گفتار، تشخیص موسیقی، تحلیل سیگنال‌های زیستی

مدل‌های مبتنی بر ترانسفورمر

بسیاری از مدل‌های پیشرفته NLP بر اساس معماری ترانسفورمر ساخته شده‌اند، از جمله:

• **BERT:** یک مدل زبانی پیش‌آموزش‌دیده که برای طیف گسترده‌ای از وظایف NLP قابل استفاده است.
• **GPT:** یک مدل تولید متن که می‌تواند متن‌های منسجم و طبیعی تولید کند.
• **T5:** یک مدل متن به متن که می‌تواند هر وظیفه NLP را به عنوان یک مسئله متن به متن حل کند.
• **ViT:** یک مدل بینایی کامپیوتر که از معماری ترانسفورمر برای پردازش تصاویر استفاده می‌کند.

ترانسفورمر در تحلیل مالی و سرمایه‌گذاری

ترانسفورمرها در تحلیل مالی و سرمایه‌گذاری نیز کاربردهای نوظهوری دارند:

• **تحلیل احساسات اخبار مالی:** ترانسفورمرها می‌توانند احساسات موجود در اخبار مالی را تشخیص دهند و پیش‌بینی کنند که این احساسات چگونه بر قیمت سهام تأثیر می‌گذارند. تحلیل احساسات
• **پیش‌بینی قیمت سهام:** ترانسفورمرها می‌توانند از داده‌های تاریخی قیمت سهام و سایر داده‌های مالی برای پیش‌بینی قیمت‌های آینده استفاده کنند. پیش‌بینی قیمت سهام
• **تشخیص تقلب:** ترانسفورمرها می‌توانند الگوهای مشکوک در داده‌های مالی را شناسایی کنند و تقلب را تشخیص دهند. تشخیص تقلب مالی
• **استراتژی‌های معاملاتی:** ترانسفورمرها می‌توانند برای توسعه استراتژی‌های معاملاتی خودکار استفاده شوند. استراتژی‌های معاملاتی
• **تحلیل حجم معاملات:** ترانسفورمرها می‌توانند حجم معاملات را تحلیل کرده و الگوهای رفتاری معامله‌گران را شناسایی کنند. تحلیل حجم معاملات
• **تحلیل تکنیکال:** ترانسفورمرها می‌توانند نمودارهای تکنیکال را تحلیل کرده و سیگنال‌های خرید و فروش را تولید کنند. تحلیل تکنیکال
• **مدیریت ریسک:** ترانسفورمرها می‌توانند برای ارزیابی و مدیریت ریسک‌های مالی استفاده شوند. مدیریت ریسک مالی
• **تحلیل گزارش‌های مالی:** ترانسفورمرها می‌توانند گزارش‌های مالی را تحلیل کرده و اطلاعات مهمی را استخراج کنند. تحلیل گزارش‌های مالی
• **پیش‌بینی ورشکستگی:** ترانسفورمرها می‌توانند برای پیش‌بینی احتمال ورشکستگی شرکت‌ها استفاده شوند. پیش‌بینی ورشکستگی
• **ارزیابی اعتباری:** ترانسفورمرها می‌توانند برای ارزیابی اعتبار متقاضیان وام استفاده شوند. ارزیابی اعتباری
• **بهینه‌سازی سبد سهام:** ترانسفورمرها می‌توانند برای بهینه‌سازی سبد سهام با توجه به اهداف سرمایه‌گذاری استفاده شوند. بهینه‌سازی سبد سهام
• **مدیریت دارایی:** ترانسفورمرها می‌توانند برای مدیریت دارایی‌ها و تخصیص بهینه منابع استفاده شوند. مدیریت دارایی
• **تحلیل داده‌های بازار:** ترانسفورمرها می‌توانند حجم عظیمی از داده‌های بازار را تحلیل کرده و الگوهای پنهان را شناسایی کنند. تحلیل داده‌های بازار
• **ربات‌های معامله‌گر:** ترانسفورمرها می‌توانند به عنوان هسته اصلی ربات‌های معامله‌گر خودکار عمل کنند. ربات معامله‌گر
• **تجزیه و تحلیل ریسک‌های سیستماتیک:** ترانسفورمرها می‌توانند برای شناسایی و تجزیه و تحلیل ریسک‌های سیستماتیک در بازارهای مالی استفاده شوند. ریسک‌های سیستماتیک

نتیجه‌گیری

ترانسفورمر یک معماری قدرتمند و انعطاف‌پذیر است که انقلابی در زمینه پردازش زبان طبیعی و سایر حوزه‌ها ایجاد کرده است. درک اصول کار ترانسفورمر برای هر کسی که در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین فعالیت می‌کند، ضروری است. امیدواریم این مقاله به شما کمک کرده باشد تا درک بهتری از ترانسفورمر پیدا کنید.

شبکه عصبی کانولوشنال یادگیری عمیق پردازش زبان طبیعی هوش مصنوعی یادگیری ماشین توجه (یادگیری ماشین) BERT GPT T5 ViT گرادیان کاهشی تابع ضرر تشخیص موجودیت‌های نام‌گذاری شده تحلیل احساسات پیش‌بینی قیمت سهام تحلیل تکنیکال تحلیل حجم معاملات

و  و  باشد.]]

شروع معاملات الآن

ثبت‌نام در IQ Option (حداقل واریز $10) باز کردن حساب در Pocket Option (حداقل واریز $5)

به جامعه ما بپیوندید

در کانال تلگرام ما عضو شوید @strategybin و دسترسی پیدا کنید به: ✓ سیگنال‌های معاملاتی روزانه ✓ تحلیل‌های استراتژیک انحصاری ✓ هشدارهای مربوط به روند بازار ✓ مواد آموزشی برای مبتدیان