Transformer mimarisi, büyük dil modellerinin (BERT, GPT gibi) temelini oluşturan ve son yıllarda doğal dil işleme (NLP) alanında büyük bir devrim yaratan bir yapıdır. Transformer, sıralı veriler (diziler) ile çalışırken daha hızlı ve daha etkili sonuçlar elde etmek amacıyla geliştirilmiş bir sinir ağı modelidir. Bu yazıda, Transformer’ın temel özelliklerini, nasıl çalıştığını ve neden bu kadar başarılı olduğunu, lisans seviyesindeki herkesin anlayabileceği şekilde açıklayacağım.
Transformer’ın Ortaya Çıkışı
Doğal dil işleme modelleri geleneksel olarak RNN (Recurrent Neural Networks) ve LSTM (Long Short-Term Memory) gibi sıralı veriyle çalışan modellerle geliştirildi. Bu modeller, verileri sıralı bir şekilde işlediği için işlem süresi uzuyor ve özellikle uzun metinler üzerinde çalışırken sorunlar ortaya çıkıyordu. 2017 yılında Google araştırmacıları tarafından önerilen "Attention is All You Need" başlıklı makale, Transformer mimarisini tanıttı ve bu mimari, RNN ve LSTM'lerin yerine geçmeye başladı.
Transformer’ın en büyük farkı, verileri sıralı olarak işlemek yerine paralel olarak işleyebilmesidir. Bu sayede işlem süresi önemli ölçüde kısalır ve daha büyük veri kümeleri üzerinde etkili sonuçlar elde edilir.
Transformer’ın Temel Yapısı
Transformer mimarisi, temel olarak Encoder (Kodlayıcı) ve Decoder (Çözücü) olmak üzere iki ana bileşenden oluşur. Bu iki bileşen, dil modeli gibi görevlerde birlikte çalışırken, sadece Encoder ya da Decoder’in tek başına kullanıldığı durumlar da olabilir (örneğin BERT modelinde sadece Encoder kullanılırken, GPT modelinde sadece Decoder kullanılır). Şimdi bu bileşenleri inceleyelim:
1. Encoder (Kodlayıcı):
Encoder, girdileri (örneğin bir cümleyi) alır ve daha yüksek boyutlu bir uzaya çevirerek gizli temsiller (hidden representations) üretir. Bu temsiller, girdi metnin bağlamsal anlamını içerir. Encoder, birden fazla katmandan oluşur ve her katmanda iki ana işlem gerçekleşir:
- Self-Attention (Kendi Kendine Dikkat): Her kelime, cümledeki diğer tüm kelimelerle olan ilişkisini öğrenir. Örneğin, “elma yiyorum” cümlesinde “elma” kelimesi “yiyorum” kelimesiyle bağdaştırılır. Bu, dilin bağlamını anlamayı kolaylaştırır.
- Feed-Forward Neural Network (İleri Beslemeli Sinir Ağı): Self-attention sonucunda elde edilen bilgiler, bir ileri beslemeli sinir ağına verilir ve daha karmaşık ilişkiler öğrenilir.
2. Decoder (Çözücü):
Decoder, Encoder’dan gelen gizli temsilleri alır ve çıktıyı (örneğin bir çeviri ya da bir sonraki kelime tahmini) üretir. Decoder yapısı da Encoder’a benzerdir, ancak ekstra olarak Encoder’dan gelen bilgiyi de işler. Decoder’da da Self-Attention ve Feed-Forward katmanları bulunur.
Dikkat (Attention) Mekanizması
Transformer’ın bu kadar etkili olmasının en önemli nedeni, Dikkat (Attention) mekanizmasıdır. Özellikle Kendi Kendine Dikkat (Self-Attention) mekanizması, her kelimenin tüm diğer kelimelerle olan ilişkisini hesaplayarak, hangi kelimelerin daha önemli olduğunu belirler. Bu, modelin sadece sıralı verilerle değil, aynı zamanda uzun cümlelerdeki uzak kelimeler arasındaki ilişkileri de öğrenmesine olanak tanır.
Örneğin, “Kitabı masanın üzerine koydum. Sonra onu aldım.” cümlesinde “onu” kelimesi “kitap” kelimesine atıfta bulunur. Self-Attention mekanizması, bu bağlantıyı öğrenir ve modeli bu şekilde eğitir.
Transformer’ın Avantajları
Transformer mimarisinin diğer geleneksel yöntemlere göre bazı önemli avantajları vardır:
1. Paralel İşleme: Transformer, verileri sıralı olarak değil, paralel olarak işler. Bu da büyük veri kümeleriyle çalışırken işlem hızını artırır.
2. Uzun Bağımlılıkların Öğrenilmesi: Dikkat mekanizması sayesinde, uzun cümlelerde bile uzak kelimeler arasındaki ilişkiler öğrenilir.
3. Daha İyi Genel Performans: Transformer, doğal dil işleme, makine çevirisi ve dil modelleme gibi birçok görevde yüksek başarı sağlar. Özellikle büyük veri setleriyle eğitildiğinde, insan benzeri dil üretme yeteneği kazanır.
Transformer ve Büyük Dil Modelleri
Transformer mimarisine dayalı en popüler büyük dil modellerinden bazıları şunlardır:
1. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): BERT, çift yönlü bir Encoder yapısını kullanarak metnin her iki yönünden de bağlamsal anlamı öğrenir. Bu sayede daha derin ve anlamlı metin temsilleri üretir.
2. GPT (Generative Pre-trained Transformer): GPT, yalnızca Decoder yapısını kullanarak büyük miktarda metin verisi üzerinde eğitilir. Metin tamamlama, dil üretme ve diyalog modelleri gibi birçok görevde kullanılır.
3. T5 (Text-to-Text Transfer Transformer): T5, her doğal dil işleme problemini bir dönüştürme (çeviri) problemi olarak görür. Yani, giriş ve çıkış her zaman metin şeklindedir. Bu sayede çok yönlü görevlerde başarı sağlar.
Her Yerde Mimar ve Mimari Var! Sahi Matrix'i de Mimar Yapmamış mıydı?
Transformer mimarisi, büyük dil modellerinin başarısının ardındaki temel teknolojidir. Özellikle paralel işleme yeteneği ve dikkat mekanizması sayesinde, metinlerdeki uzun mesafeli ilişkileri öğrenebilir ve daha iyi sonuçlar üretir. Transformer temelli modeller, makine çevirisi, dil modelleme, metin sınıflandırma gibi birçok farklı görevde kullanılmakta ve bu alanlarda çığır açan sonuçlar elde edilmektedir.
Bu blog yazısında, Transformer’ın temel yapısını ve işleyişini basitçe açıklamaya çalıştım. Transformer’ın detaylarına girdikçe, bu mimarinin derinliğini ve karmaşıklığını daha iyi anlayacaksınız, ancak temel fikir, dikkat mekanizması ve paralel işlem sayesinde geleneksel modellerden daha hızlı ve etkili çalışmasıdır.