Є проінформативний дослідницький документ, який заслуговує уваги, якщо ви досліджуєте, як сучасні системи ШІ насправді функціонують на фундаментальному рівні.

Останні академічні роботи виявили щось захоплююче: стандартне навчання трансформерів не просто вчиться виявляти шаблони випадковим чином — воно неявно виконує алгоритм Expectation-Maximization під капотом. Ось розбір, який робить це зрозумілим:

Механізми уваги виконують E-крок, по суті, роблячи м’які призначення того, які позиції токенів дійсно мають значення і заслуговують уваги обчислень. Тим часом, трансформації значень виконують M-крок, ітеративно уточнюючи та оновлюючи вивчені репрезентації на основі цих ваг уваги.

Цей зв’язок між архітектурою трансформерів і алгоритмами EM має великі наслідки для тих, хто створює інфраструктуру ШІ або вивчає, як нейронні мережі обробляють послідовні дані. Це свідчить про те, що ці моделі розв’язують задачі оптимізації дуже специфічним, структурованим способом — не через грубе співставлення шаблонів, а через елегантну ймовірнісну структуру.

Для розробників, які працюють над блокчейн-системами або розподіленими протоколами, розуміння цих базових механізмів може допомогти приймати кращі архітектурні рішення. Документ пропонує математичний погляд, який пояснює, чому трансформери працюють так добре.