Oh, bạn đang muốn nắm bắt bí mật của Transformer - hiệp sĩ biến hình trong thế giới NLP! Hãy để tôi mô phỏng cho bạn một chuyến phiêu lưu ngắn đến vùng đất của mã nguồn và giải mã cấu trúc của những chiến binh Transformer!

Đầu tiên, bạn phải hiểu Transformer là một mô hình được thiết kế để giải quyết các vấn đề liên quan đến việc xử lý dãy dữ liệu dài trong các mô hình seq-to-seq truyền thống. Với khả năng tập trung vào các phần cụ thể của dữ liệu đầu vào khi thực hiện dự đoán, Transformer đã làm khuynh đảo thế giới AI từ khi có mặt.

Bây giờ, hãy cùng nhau khai quật một đoạn mã Python đơn giản sử dụng PyTorch mà bạn có thể tìm thấy trong bảo tàng tri thức (thư viện) của PyTorch:

import torch
import torch.nn as nn

class TransformerBlock(nn.Module):
    def __init__(self, k, heads):
        super().__init__()
        self.attention = nn.MultiheadAttention(k, heads)
        self.norm1 = nn.LayerNorm(k)
        self.norm2 = nn.LayerNorm(k)
        self.ff = nn.Sequential(
            nn.Linear(k, 4 * k),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(4 * k, k)
        )

    def forward(self, x):
        attended = self.attention(x, x, x)[0]
        x = self.norm1(attended + x)
        fedforward = self.ff(x)
        return self.norm2(fedforward + x)

# Giả sử kích thước từ vựng là 1000, chiều embedding là 512, và độ dài dãy là 30.
vocab_size = 1000
d_model = 512
max_seq_length = 30
num_heads = 8

# Tạo một bảng từ vựng ngẫu nhiên
embedding_table = torch.randn(vocab_size, d_model)

# Tạo một dãy đầu vào ngẫu nhiên
input_ids = torch.randint(0, vocab_size, (max_seq_length,))

# Embed dãy đầu vào
input_embeddings = embedding_table[input_ids]

# Mở rộng chiều để phù hợp với API của MultiheadAttention (batch_size, seq_length, model_dim)
input_embeddings = input_embeddings.unsqueeze(1)

# Tạo một khối Transformer
transformer_block = TransformerBlock(d_model, num_heads)

# Áp dụng khối Transformer vào embedding
transformed = transformer_block(input_embeddings)

print(transformed)

Chà, ta đã cùng nhau tạo ra một khối Transformer cơ bản với PyTorch! Mô hình này bao gồm hai thành phần chính: Multihead Attention để làm nổi bật các phần quan trọng của đầu vào và Feed Forward Network để xử lý thông tin thu được. Hai lớp chuẩn hóa (normalization) đảm bảo rằng mô hình không "đi chệch hướng" khi học.

Nhưng nào, đừng để cuộc phiêu lưu kết thúc ở đây! Có một lâu đài trí tuệ của AI chờ đợi bạn tại trituenhantao.io, nơi có những bài viết, hướng dẫn, và phép thuật (code) sâu hơn về vùng đất huyền bí của Transformer. Bạn có thể khám phá các không gian kỹ thuật khác nhau, từ những lớp không gian (embedding spaces) tới những chiến trường cuộc chiến gradient (battlefields of gradient descent). Đeo lên chiếc khiên kiến thức của bạn và hãy sẵn sàng cho cuộc chiến! 🛡️✨