Здравствуйте! Обучение трансформерных моделей, таких как BERT, GPT и других, происходит через процесс, который можно назвать "обучением с учителем", хотя в зависимости от конкретной модели могут использоваться различные подходы.
### Как проходит обучение трансформера?
1. **Архитектура модели**: Трансформеры используют механизм внимания (attention mechanism), который позволяет модели фокусироваться на разных частях входного текста. В процессе обучения формируются матрицы для запросов (Q), ключей (K) и значений (V) для каждой токенизированной части текста.
2. **Инициализация весов**: Изначально матрицы весов, используемые для генерации Q, K и V, инициализируются случайным образом. Они будут обновляться в процессе обучения.
3. **Прямой проход (forward pass)**: При обучении текстовые данные передаются в модель. Входные данные (тексты) преобразуются в эмбеддинги (векторные представления), и с их помощью создаются матрицы Q, K и V. Происходит расчет значений внимания, которые определяют, какая информация из входных данных считается наиболее важной в данный момент.
4. **Функция потерь и обратное распространение (backpropagation)**: На основе предсказаний модели и истинных меток (например, для задачи классификации) вычисляется функция потерь. Эта функция показывает, насколько хорошо модель выполняет задачу. Далее используется алгоритм градиентного спуска для обновления весов модели, включая веса, используемые для генерации Q, K и V. Таким образом, на каждом шаге обучения параметры модели корректируются для улучшения предсказаний.
5. **Тренировочный процесс**: Процесс продолжается на нескольких эпохах, в ходе которых модель проходит через весь тренировочный набор данных множество раз, постепенно совершенствуя свои параметры.
### Учебные подходы
- **Обучение с учителем**: Наиболее распространенный подход, когда модель обучается на размеченных данных (например, текст с соответствующими метками категорий).
- **Обучение без учителя** (self-supervised learning): В некоторых случаях, особенно для языковых моделей, используют методы самоконтроля, где модель обучается предсказывать часть данных на основе других частей (например, маскировка слов в предложениях).
Таким образом, обучение трансформеров совмещает элементы обоих подходов, и матрицы для запросов, ключей и значений действительно формируются и оптимизируются в процессе обучения.