⚡ مدل‌های ترانسفورمری (Transformers)

انقلاب در معماری شبکه‌های عصبی برای پردازش زبان، بینایی و فراتر از آن

1. مقدمه

مدل‌های ترانسفورمر (Transformer) از زمان معرفی در مقاله‌ی تاریخی "Attention is All You Need" در سال 2017، به سرعت تبدیل به معماری غالب در زمینه‌های مختلف هوش مصنوعی شده‌اند.
این مدل‌ها با تکیه بر مکانیزم Self-Attention توانایی بالایی در یادگیری روابط بین عناصر توالی دارند و برخلاف RNN یا LSTM، به‌صورت موازی پردازش می‌کنند.

2. چرا ترانسفورمر؟

3. ساختار کلی ترانسفورمر

معماری اصلی شامل دو بخش است:

✅ Encoder

برای فهم و نمایش ورودی به‌صورت بردار

✅ Decoder

برای تولید خروجی از روی بردار فشرده‌شده

4. اجزای کلیدی

5. Self-Attention چگونه کار می‌کند؟

برای هر توکن، سه بردار تولید می‌شود:

• Query (Q)

• Key (K)

• Value (V)

امتیاز توجه بین توکن‌ها از حاصل‌ضرب Q و K، نرمال‌سازی (softmax)، و وزن‌دهی به V به دست می‌آید.

📌 فرمول اصلی:

mathematica
CopyEdit
Attention(Q, K, V) = softmax(QKᵀ / √d_k) × V

6. مدل‌های مهم مبتنی بر ترانسفورمر

7. کاربردهای مدل‌های ترانسفورمری

8. نمونه‌کد ساده با Hugging Face (PyTorch)

python
CopyEdit
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForMaskedLM
import torch

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained("bert-base-uncased")

text = "Transformers are [MASK] models."
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
with torch.no_grad():
    logits = model(**inputs).logits

mask_token_index = (inputs.input_ids == tokenizer.mask_token_id)[0].nonzero(as_tuple=True)[0]
predicted_token_id = logits[0, mask_token_index].argmax(axis=-1)
print("Prediction:", tokenizer.decode(predicted_token_id))

9. چالش‌ها و محدودیت‌ها

10. آینده معماری ترانسفورمر

• Sparse Attention: کاهش هزینه محاسباتی (مثل Longformer, BigBird)

• Efficient Transformers: سبک‌تر و سریع‌تر برای موبایل (Linformer, Reformer)

• Multi-modal Transformers: برای متن + تصویر + صوت (CLIP, Flamingo)

• ترانسفورمرهای زیستی: مدل‌سازی DNA، پروتئین و واکنش‌های شیمیایی

11. منابع پیشنهادی برای مطالعه بیشتر

• 🔗 مقاله اصلی: Attention is All You Need (2017)

• 🔗 وبلاگ مصور Jay Alammar درباره ترانسفورمر

• 🔗 مستندات Transformers از Hugging Face

• 🔗 دوره رایگان: NLP با ترانسفورمر

✨ جمع‌بندی

معماری ترانسفورمر، بنیان‌گذار موج جدیدی از مدل‌های قدرتمند در یادگیری ماشین بوده که نه‌تنها در زبان بلکه در تصویر، صدا و حتی زیست‌شناسی تحولی عظیم ایجاد کرده است. فهم آن، قدمی کلیدی برای ورود به دنیای مدل‌های مدرن هوش مصنوعی است.

اگر دوست داری، می‌تونم:

• این مقاله رو به صورت PDF یا پاورپوینت دربیارم

• یه پروژه آموزشی یا کاربردی برات طراحی کنم (مثلاً ساخت مدل ترنسفورمر ساده با PyTorch)

• یک نقشه مفهومی تصویری از معماری ترنسفورمر برات بکشم

فقط کافیه بهم بگی 😊