Salut! En tant que fournisseur de transformateur, on me pose souvent des questions sur les différences entre le transformateur et le LSTM. Donc, je pensais que j'écrivrais ce blog pour le décomposer pour vous.
Que sont les transformateurs et les LSTM?
Commençons par une intro rapide. Les transformateurs sont un type d'architecture de réseau neuronal qui est très populaire dans le traitement du langage naturel (PNL) de nos jours. Ils ont été introduits dans l'article "l'attention est tout ce dont vous avez besoin" en 2017. L'idée clé derrière les transformateurs est l'utilisation du mécanisme d'attention, qui permet au modèle de se concentrer sur différentes parties de la séquence d'entrée lors de la réalisation des prédictions.
D'un autre côté, les réseaux à mémoire courte (LSTM) à long terme sont un type de réseau neuronal récurrent (RNN). Les RNN sont conçus pour gérer les données séquentielles, comme le texte ou les données Time - Series. Mais les RNN traditionnels souffrent du problème du gradient de disparition, ce qui rend difficile pour eux d'apprendre des dépendances à long terme. Les LSTM ont été développés pour résoudre ce problème. Ils ont une structure cellulaire spéciale avec des portes (porte d'entrée, la porte d'oubli et la porte de sortie) qui peuvent contrôler le flux d'informations via le réseau, ce qui leur permet de se souvenir des informations pendant des périodes plus longues.
Différences d'architecture
L'une des plus grandes différences entre Transformers et LSTMS réside dans leur architecture.
Séquences de processus LSTMS séquentiellement. Cela signifie qu'ils lisent l'entrée un élément à la fois et mettent à jour leur état interne en fonction de l'entrée actuelle et de l'état précédent. Ce traitement séquentiel les rend excellents pour les tâches où l'ordre de l'entrée compte beaucoup, comme la traduction du langage où la grammaire et l'ordre des mots sont cruciaux. Cependant, cela les rend également lents à s'entraîner car ils ne peuvent pas paralléliser le traitement de la séquence.
Les transformateurs, en revanche, ne traitent pas la séquence séquentiellement. Ils utilisent le mécanisme d'attention pour examiner simultanément toutes les parties de la séquence d'entrée. Cela leur permet de paralléliser le traitement, ce qui signifie qu'ils peuvent s'entraîner beaucoup plus rapidement que les LSTM. Le mécanisme d'attention calcule une somme pondérée des vecteurs d'entrée, où les poids sont déterminés par la pertinence de chaque entrée pour les autres. De cette façon, le modèle peut facilement capturer les dépendances à longue portée dans la séquence sans avoir à le traiter étape par étape.
Performance sur différentes tâches
En ce qui concerne les performances, les transformateurs et les LSTM ont leurs forces et leurs faiblesses.
Dans les tâches de la PNL, les transformateurs ont vraiment pris le relais ces dernières années. Pour des tâches telles que la génération de texte, l'analyse des sentiments et la question - répondant aux systèmes, les transformateurs surpassent souvent les LSTM. Leur capacité à capturer les dépendances à longue durée et à s'entraîner les rend rapidement bien - adaptées à ces tâches. Par exemple, des modèles comme GPT (Generative Pretraind Transformer) et Bert (représentations de codeur bidirectionnelles de Transformers) sont basées sur l'architecture du transformateur et ont obtenu des résultats d'art à l'état - de - sur de nombreux repères NLP.
Les LSTM, cependant, ont toujours leur place. Ils sont toujours utiles pour les tâches où la nature séquentielle des données est très importante et où la longueur de séquence est relativement courte. Par exemple, dans la reconnaissance de la parole, où l'ordre des cadres audio importe beaucoup, les LSTM peuvent être un bon choix. Ils peuvent également être plus interprétables que les transformateurs dans certains cas, ce qui peut être un avantage lorsque vous devez comprendre comment le modèle prend ses décisions.
Mémoire et calcul
L'utilisation de la mémoire est un autre domaine où les transformateurs et les LSTM diffèrent.
Les LSTM ont une empreinte mémoire relativement petite par rapport aux transformateurs. Puisqu'ils traitent la séquence un élément à la fois, ils n'ont qu'à garder une trace de l'état actuel et de l'état précédent. Cela les rend plus de mémoire - efficaces, en particulier pour les longues séquences.
Les transformateurs, en revanche, doivent stocker tous les vecteurs d'entrée et calculer les scores d'attention pour toutes les paires d'éléments d'entrée. Cela peut conduire à une utilisation élevée de la mémoire, en particulier pour les longues séquences. Cependant, avec le développement de techniques comme l'attention clairsemée, ce problème est atténué dans une certaine mesure.
En termes de calcul, comme mentionné précédemment, les transformateurs peuvent paralléliser le traitement de la séquence, ce qui les rend beaucoup plus rapides à former que les LSTM. Mais cela signifie également qu'ils ont besoin de plus de ressources de calcul, comme des GPU ou des TPU puissants. Les LSTM, avec leur traitement séquentiel, sont moins intensifs en calcul, mais prennent plus de temps à s'entraîner.
Applications dans le monde réel
Parlons de la façon dont ces deux architectures sont utilisées dans le monde réel.
Les transformateurs sont utilisés dans un large éventail d'applications. Dans l'industrie de la technologie, ils sont utilisés pour des choses comme les assistants virtuels, les chatbots et les services de traduction linguistique. Par exemple, Google Translate a commencé à utiliser des modèles basés sur Transformer pour améliorer la qualité de ses traductions. Dans le domaine des finances, les transformateurs peuvent être utilisés pour prédire les cours des actions en analysant les articles de presse et le sentiment des médias sociaux.
Les LSTM sont également utilisés dans de nombreuses industries. Dans l'industrie des soins de santé, ils peuvent être utilisés pour analyser les données des patients au fil du temps, comme les signaux de l'électrocardiogramme (ECG) ou des signes vitaux des patients. Dans l'industrie automobile, les LSTM peuvent être utilisés pour prédire le comportement des véhicules en fonction des données historiques.
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Conclusion
En conclusion, les transformateurs et les LSTM sont de puissantes architectures de réseau neuronal, mais ils ont des caractéristiques différentes qui les rendent adaptées à différentes tâches. Les transformateurs sont parfaits pour les tâches où les dépendances à longue portée doivent être capturées et une formation rapide est nécessaire, tandis que les LSTM sont meilleurs pour les tâches où le traitement séquentiel et l'efficacité de la mémoire sont importants.
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Références
- Vaswani, A., Shazer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, AN, ... & Polosukhin, I. (2017). L'attention est tout ce dont vous avez besoin. Progrès des systèmes de traitement de l'information neuronaux.
- Hochreiter, S., et Schmidhuber, J. (1997). Mémoire à court terme long. Calcul neuronal, 9 (8), 1735 - 1780.