Технологии искусственного интеллекта для бизнеса

Нейросети-трансформеры превзошли предыдущие архитектуры, став основой передовых языковых моделей.

Ключевыми отличиями трансформеров от других типов нейросетей являются:
 

1. Механизм внимания (Self-Attention)

Так называемый механизм «самовнимания» анализирует одновременно взаимосвязи между всеми элементами последовательности (например, словами в тексте). Это позволяет модели учитывать глобальный контекст, даже если элементы находятся далеко друг от друга. 

Если сравнить, например, с RNN/LSTM, то их архитектура предполагает последовательную обработку данных, что затрудняет учет длинных зависимостей из-за «затухания градиента». А CNN-модели фокусируются на локальных паттернах (например, n-граммах), но игнорируют глобальные связи.

2. Параллельная обработка

Трансформеры обрабатывают всю последовательность параллельно (благодаря матричным операциям), что ускоряет обучение по сравнению с RNN/LSTM, где требуется последовательный проход по данным. Простой пример: для предложения из 10 слов трансформер обрабатывает все слова одновременно, а RNN — последовательно, за 10 шагов.

3. Архитектура без рекурренции

Основные компоненты нейросетей-трансформеров – это энкодер и декодер, каждый из которых состоит из слоев self-attention и feed-forward сетей.

В архитектуре отсутствуют рекуррентные (RNN) или сверточные (CNN) блоки как основа.

4. Позиционное кодирование (Positional Encoding) 

Поскольку трансформеры не обрабатывают данные последовательно, информация о порядке элементов добавляется через позиционные эмбеддинги (например, синусоидальные функции или обучаемые векторы). В то время как RNN/LSTM порядок учитывается автоматически за счет последовательной обработки.

5. Масштабируемость

Трансформеры эффективно работают с большими объемами данных и масштабируются на GPU/TPU благодаря параллелизму. Это привело к созданию гигантских моделей, таких как GPT-4, BERT и T5.

Изначально трансформеры были разработаны для задач машинного перевода, но теперь они доминируют в генерации текста, классификации, суммаризации, а также в компьютерном зрении.

Temporal Fusion Transformer (TFT) — это продвинутая модель машинного обучения, разработанная для прогнозирования временных рядов. Она сочетает архитектуру трансформера с механизмами обработки временных зависимостей, что позволяет эффективно учитывать разнородные данные и улучшать точность прогнозов (источник: ScienceDirect).
 

Использование TFT особенно эффективно для решения таких отраслевых задач, как:

• Прогнозирование спроса в ритейле и FMCG
• Предсказание нагрузки на сеть в энергетике
• Построение финансовых прогнозов: цены на акции, волатильность
• Оптимизация запасов в логистике

Например, решение Б1 для розничной торговли на базе TFT-модели позволяет спрогнозировать продажи и выдать интервальный прогноз с учетом истории, праздников (будущие признаки), региона (статический признак), определив, какие дни и факторы наиболее значимы.
 

Ключевые преимущества TFT-моделей:

• Высокая точность за счет комбинации LSTM и трансформеров
• Интерпретируемость – благодаря визуализации весов внимания можно понять, какие факторы влияют на прогноз
• Гибкость в работе с разнородными данными: статическими, динамическими, будущими признаками
• Прогнозирование интервалов – оценка неопределенности через квантили

Источник: ScienceDirect
 

Важные отличия TFT от других моделей нейросетей:

• TFT лучше обрабатывает многомерные данные и нелинейные зависимости, чем ARIMA/ETS
• В отличие от LSTM/GRU модель TFT использует внимание для глобальных зависимостей, а не только локальных
• По сравнению с обычными трансформерами TFT cпециализирована на временных рядах, включает статические признаки и интерпретируемость