Transformer-architectuur en Attention-mechanisme: Technische Analyse

Geïntroduceerd door Google in het 2017-paper "Attention Is All You Need", vormt de Transformer-architectuur de ruggengraat van moderne kunstmatige intelligentie. Alle grote taalmodellen zoals GPT, Claude en Gemini zijn op deze architectuur gebouwd.

Voor Transformers: RNN- en LSTM-beperkingen

Voor het transformer-tijdperk vertrouwden NLP-taken op Recurrent Neural Networks (RNN) en Long Short-Term Memory (LSTM)-netwerken:

RNN/LSTM-problemen:

• Vereiste van sequentiële verwerking → Parallelisatie is onmogelijk.
• Gradient vanishing/exploding bij lange sequenties.
• Moeilijkheden bij het leren van lange-afstandsrelaties.
• Zeer lange trainingstijden.

Self-Attention-mechanisme

Self-attention is een mechanisme dat de relatie berekent tussen elk element in een sequentie en alle andere elementen.

Wiskundige Formulering

Attention(Q, K, V) = softmax(QK^T / √d_k) × V

Parameters:

• Q (Query): De vragende vector.
• K (Key): De sleutelvector waarmee wordt vergeleken.
• V (Value): De vector met de feitelijke informatie.
• d_k: De dimensie van de Key-vector.

Stap-voor-stap Berekening

1. Projectie: Input → Q-, K-, V-matrices

1Q = X × W_Q
2K = X × W_K
3V = X × W_V

1. Attention Scores: Dotproduct van Q en K

scores = Q × K^T

1. Scaling: Delen door √d_k voor gradientstabiliteit

scaled_scores = scores / √d_k

1. Softmax: Omzetten in een waarschijnlijkheidsverdeling

attention_weights = softmax(scaled_scores)

1. Gewogen Som: Vermenigvuldiging met Value

output = attention_weights × V

Multi-Head Attention

In plaats van één enkele attention head worden meerdere parallelle attention heads gebruikt:

1MultiHead(Q, K, V) = Concat(head_1, ..., head_h) × W_O
2
3where head_i = Attention(QW_Q^i, KW_K^i, VW_V^i)

Voordelen van Multi-Head Attention

• Leren in verschillende representatieruimtes.
• Vastleggen van diverse soorten contextuele relaties.
• Rijkere feature-extractie.

Typische Configuraties:

• GPT-3: 96 attention heads, d_model = 12288.
• GPT-4: Geschat 120+ heads.

Positionele Encodering

Omdat Transformers data parallel verwerken, wordt positionele informatie toegevoegd om sequentiële context te behouden:

Sinusvormige Positionele Encodering

PE(pos, 2i) = sin(pos / 10000^(2i/d_model))
PE(pos, 2i+1) = cos(pos / 10000^(2i/d_model))

Rotary Positional Embedding (RoPE)

Een geavanceerdere methode die in moderne modellen wordt gebruikt:

f(x, pos) = x × e^(i × pos × θ)

Voordelen van RoPE:

• Encodeert relatieve positie-informatie op natuurlijke wijze.
• Betere extrapolatiecapaciteit voor langere sequenties.
• Gebruikt in GPT-NeoX-, LLaMA- en Mistral-modellen.

Feed-Forward Network

Een MLP-laag die elke attention-laag volgt:

FFN(x) = GELU(xW_1 + b_1)W_2 + b_2

Typische Dimensies:

• d_model = 4096.
• d_ff = 4 × d_model = 16384.

Activatiefuncties

• ReLU: Klassiek en eenvoudig.
• GELU: Voorkeur in GPT-achtige modellen.
• SwiGLU: Gebruikt in LLaMA- en PaLM-modellen.

Layer Normalization

Essentieel voor trainingsstabiliteit:

Pre-LN vs Post-LN

Post-LN (Origineel):

x = x + Attention(LayerNorm(x))

Pre-LN (Modern):

x = LayerNorm(x + Attention(x))

Pre-LN zorgt voor stabielere training en is vandaag de industriestandaard geworden.

Encoder- vs Decoder-architecturen

Encoder-Only (BERT-stijl)

• Bidirectionele attention.
• Gebruikt voor Classification, NER en semantische similariteit.
• Masked Language Modeling.

Decoder-Only (GPT-stijl)

• Causale/autoregressieve attention.
• Gebruikt voor tekstgeneratie en chat.
• Next token prediction.

Encoder-Decoder (T5, BART)

• Sequence-to-sequence-taken.
• Vertaling en samenvatting.

Causale Masking

Het maskeren van toekomstige tokens in decoder-modellen:

mask = triu(ones(seq_len, seq_len), diagonal=1)
masked_scores = scores + mask × (-inf)

Dit zorgt ervoor dat het model tijdens generatie alleen naar vorige tokens kijkt.

KV-Cache Optimalisatie

Om dubbele berekening tijdens inferentie te voorkomen:

1Step 1: Calculate K_1, V_1 → save to cache
2Step 2: Calculate K_2, V_2 → K = [K_1, K_2], V = [V_1, V_2]
3Step n: Calculate only for the new token, retrieve old values from cache

Geheugenbesparing: O(n²) → O(n) voor verwerkingsstappen.

Flash Attention

Een geheugenefficiënte attention-implementatie:

Problemen bij standaard Attention:

• O(n²) geheugengebruik.
• HBM (high bandwidth memory) bottleneck.

Flash Attention Oplossing:

• Tiling: Opsplitsen van attention in blokken.
• Online Softmax: Incrementele berekening.
• I/O Aware: Optimalisatie van de GPU-geheugenhiërarchie.

Resultaat: 2-4x sneller, 5-20% geheugenbesparing.

Varianten van Sparse Attention

Verlagen van de attention-complexiteit voor lange contexten:

Lokale Attention

Focust alleen op naburige tokens.

Gedilateerde Attention

Past attention toe op specifieke intervallen.

Longformer-patroon

Combineert Lokale + Globale attention.

Moderne Transformer-Varianten

Conclusie

De Transformer-architectuur is het fundamentele bouwblok van moderne AI. Het self-attention-mechanisme, het vermogen tot parallelle verwerking en de capaciteit om langetermijnafhankelijkheden te leren, maken deze architectuur revolutionair.

Bij Veni AI benutten we transformer-gebaseerde modellen effectief in onze enterprise-oplossingen. Neem contact met ons op voor technisch advies.