Seq2seq

Seq2seq é uma família de abordagens de aprendizado de máquina usadas para o processamento de linguagem natural.^[1] Originalmente desenvolvido por Lê Viết Quốc, um cientista da computação vietnamita e pioneiro do aprendizado de máquina no Google Brain, este framework tornou-se fundamental em muitos sistemas modernos de IA. As aplicações incluem tradução de idiomas,^[2] legendagem de imagens,^[3] modelos conversacionais,^[4] reconhecimento de fala,^[5] e resumo de textos.^[6] O Seq2seq utiliza a transformação de sequências: ele transforma uma sequência noutra sequência.

É natural perguntar-se se o problema da tradução poderia, concebivelmente, ser tratado como um problema de criptografia. Quando olho para um artigo em russo, digo: 'Isto está na verdade escrito em inglês, mas foi codificado nalguns símbolos estranhos. Vou agora proceder à decodificação.

— Warren Weaver, Carta a Norbert Wiener, 4 de março de 1947

O seq2seq é uma abordagem à tradução automática (ou, mais genericamente, à transdução de sequências) com raízes na teoria da informação, onde a comunicação é entendida como um processo de codificação-transmissão-decodificação, e a tradução automática pode ser estudada como um caso especial de comunicação. Este ponto de vista foi elaborado, por exemplo, no modelo de canal ruidoso da tradução automática.

Na prática, o seq2seq mapeia uma sequência de entrada num vetor numérico real usando uma rede neural (o codificador), e depois mapeia-o de volta para uma sequência de saída usando outra rede neural (o decodificador).

A ideia de transdução de sequência codificador-decodificador foi desenvolvida no início da década de 2010. Os artigos mais comumente citados como os criadores que produziram o seq2seq são dois artigos de 2014.^[2][1]

No seq2seq conforme proposto por eles, tanto o codificador quanto o decodificador eram LSTMs. Isso apresentava o problema de "estrangulamento" (bottleneck), visto que o vetor de codificação tem um tamanho fixo, então para sequências de entrada longas, a informação tenderia a ser perdida, já que é difícil encaixá-la no vetor de codificação de comprimento fixo. O mecanismo de atenção, proposto em 2014,^[7] resolveu o problema do estrangulamento. Eles chamaram ao seu modelo RNNsearch, pois ele "emula a pesquisa por uma frase de origem durante a decodificação de uma tradução".

Um problema com os modelos seq2seq neste ponto era que as redes neurais recorrentes são difíceis de paralelizar. A publicação dos Transformers em 2017^[8] resolveu o problema substituindo a RNN de codificação por blocos Transformer de autoatenção ("blocos codificadores"), e a RNN de decodificação por blocos Transformer com máscara causal de atenção cruzada ("blocos decodificadores").

Um dos artigos citados como o originador do seq2seq é (Sutskever et al 2014),^[1] publicado na Google Brain enquanto trabalhavam no projeto de tradução automática do Google. A pesquisa permitiu que a Google reformulasse o Google Tradutor para a Tradução Automática Neural do Google em 2016.^[1][9] Tomáš Mikolov afirma ter desenvolvido a ideia (antes de se juntar à Google Brain) de usar um "modelo de linguagem neural em pares de frases... e então [gerar] a tradução depois de ver a primeira frase" — o que ele equipara à tradução automática seq2seq, e ter mencionado a ideia a Ilya Sutskever e Quoc Le (enquanto estava na Google Brain), que falharam em dar-lhe crédito no seu artigo.^[10] Mikolov tinha trabalhado no RNNLM (usando RNN para modelagem de linguagem) para a sua tese de doutoramento,^[11] e é mais notável por ter desenvolvido o word2vec.

A referência principal para esta seção é.^[12]

O codificador é responsável por processar a sequência de entrada e capturar as suas informações essenciais, que são armazenadas como o estado oculto da rede e, num modelo com mecanismo de atenção, um vetor de contexto. O vetor de contexto é a soma ponderada dos estados ocultos de entrada e é gerado para cada instante de tempo nas sequências de saída.

O decodificador pega no vetor de contexto e nos estados ocultos do codificador e gera a sequência de saída final. O decodificador opera de maneira autorregressiva, produzindo um elemento da sequência de saída de cada vez. Em cada passo, ele considera os elementos gerados anteriormente, o vetor de contexto e as informações da sequência de entrada para fazer previsões para o próximo elemento na sequência de saída. Especificamente, num modelo com mecanismo de atenção, o vetor de contexto e o estado oculto são concatenados juntos para formar um vetor oculto de atenção, que é usado como entrada para o decodificador.

O método seq2seq desenvolvido no início da década de 2010 usa duas redes neurais: uma rede codificadora converte uma frase de entrada em vetores numéricos, e uma rede decodificadora converte esses vetores em frases no idioma de destino. O mecanismo de Atenção foi enxertado nesta estrutura em 2014 e é mostrado abaixo. Mais tarde, foi refinado na arquitetura codificador-decodificador Transformer de 2017.

Existe uma diferença subtil entre o treinamento e a previsão. Durante o tempo de treinamento, tanto as sequências de entrada como as de saída são conhecidas. Durante o tempo de previsão, apenas a sequência de entrada é conhecida, e a sequência de saída deve ser decodificada pela própria rede.

Especificamente, considere uma sequência de entrada x 1 : n {\displaystyle x_{1:n}} e uma sequência de saída y 1 : m {\displaystyle y_{1:m}} . O codificador processaria a entrada x 1 : n {\displaystyle x_{1:n}} passo a passo. Depois disso, o decodificador pegaria na saída do codificador, bem como no token <bos> como entrada, e produziria uma previsão y ^ 1 {\displaystyle {\hat {y}}_{1}} . Agora, a pergunta é: o que deve ser inserido no decodificador no passo seguinte?

Um método padrão para o treinamento é o "teacher forcing". No teacher forcing, não importa o que seja gerado pelo decodificador, a próxima entrada para o decodificador é sempre a referência correta. Ou seja, mesmo que y ^ 1 ≠ y 1 {\displaystyle {\hat {y}}_{1}\neq y_{1}} , a próxima entrada para o decodificador continua a ser y 1 {\displaystyle y_{1}} , e assim por diante.

Durante o tempo de previsão, o "professor" y 1 : m {\displaystyle y_{1:m}} estaria indisponível. Portanto, a entrada para o decodificador deve ser y ^ 1 {\displaystyle {\hat {y}}_{1}} , depois y ^ 2 {\displaystyle {\hat {y}}_{2}} , e assim por diante.

Descobriu-se que, se um modelo for treinado puramente por teacher forcing, o seu desempenho degradaria durante o tempo de previsão, uma vez que a geração baseada na própria saída do modelo é diferente da geração baseada na saída do professor. A isto chama-se viés de exposição (exposure bias) ou mudança de distribuição de treino/teste (distribution shift). Um artigo de 2015 recomenda que, durante o treinamento, se alterne aleatoriamente entre o uso do teacher forcing e o não uso do teacher forcing.^[13]

O mecanismo de atenção é uma melhoria introduzida por Bahdanau et al. em 2014 para abordar as limitações na arquitetura Seq2Seq básica, onde uma sequência de entrada mais longa faz com que a saída do estado oculto do codificador se torne irrelevante para o decodificador. Ele permite que o modelo se foque seletivamente em diferentes partes da sequência de entrada durante o processo de decodificação. Em cada passo do decodificador, um modelo de alinhamento calcula a pontuação de atenção usando o estado atual do decodificador e todos os vetores ocultos de atenção como entrada. Um modelo de alinhamento é outro modelo de rede neural que é treinado em conjunto com o modelo seq2seq usado para calcular o quão bem uma entrada, representada pelo estado oculto, corresponde à saída anterior, representada pelo estado oculto de atenção. Uma função softmax é então aplicada à pontuação de atenção para obter o peso da atenção.

Em alguns modelos, os estados do codificador são alimentados diretamente numa função de ativação, eliminando a necessidade de um modelo de alinhamento. Uma função de ativação recebe um estado do decodificador e um estado do codificador e retorna um valor escalar da sua relevância.

Considere a tarefa seq2seq de tradução do inglês para o francês. Para sermos concretos, vamos considerar a tradução de "the zone of international control <end>", que deve traduzir para "la zone de contrôle international <end>". Aqui, usamos o token especial <end> como um caractere de controle para delimitar o fim da entrada tanto para o codificador como para o decodificador.

Uma sequência de entrada de texto x 0 , x 1 , … {\displaystyle x_{0},x_{1},\dots } é processada por uma rede neural (que pode ser uma LSTM, um codificador Transformer, ou alguma outra rede) numa sequência de vetores de valor real h 0 , h 1 , … {\displaystyle h_{0},h_{1},\dots } , onde h {\displaystyle h} significa "vetor oculto".

Depois de o codificador ter terminado o processamento, o decodificador começa a operar sobre os vetores ocultos, para produzir uma sequência de saída y 0 , y 1 , … {\displaystyle y_{0},y_{1},\dots } , de forma autorregressiva. Ou seja, ele sempre recebe como entrada tanto os vetores ocultos produzidos pelo codificador, como aquilo que o próprio decodificador produziu antes, para produzir a palavra de saída seguinte:

1. ( h 0 , h 1 , … {\displaystyle h_{0},h_{1},\dots } , "<start>") → "la"
2. ( h 0 , h 1 , … {\displaystyle h_{0},h_{1},\dots } , "<start> la") → "la zone"
3. ( h 0 , h 1 , … {\displaystyle h_{0},h_{1},\dots } , "<start> la zone") → "la zone de"
4. ...
5. ( h 0 , h 1 , … {\displaystyle h_{0},h_{1},\dots } , "<start> la zone de contrôle international") → "la zone de contrôle international <end>"

Aqui, usamos o token especial <start> como um caractere de controle para delimitar o início da entrada para o decodificador. A decodificação termina assim que o "<end>" aparece na saída do decodificador.

Como a elaboração manual de pesos anula o propósito do aprendizado de máquina, o modelo deve calcular os pesos de atenção por si mesmo. Fazendo uma analogia com a linguagem das consultas de base de dados, fazemos o modelo construir um trio de vetores: chave (key), consulta (query) e valor (value). A ideia geral é que temos uma "base de dados" na forma de uma lista de pares chave-valor. O decodificador envia uma consulta, e obtém uma resposta na forma de uma soma ponderada dos valores, onde o peso é proporcional à semelhança da consulta com cada chave.

O decodificador primeiro processa a entrada "<start>" parcialmente, para obter um vetor intermediário h 0 d {\displaystyle h_{0}^{d}} , o 0º vetor oculto do decodificador. Em seguida, o vetor intermediário é transformado por um mapa linear W Q {\displaystyle W^{Q}} num vetor de consulta q 0 = h 0 d W Q {\displaystyle q_{0}=h_{0}^{d}W^{Q}} . Enquanto isso, os vetores ocultos emitidos pelo codificador são transformados por outro mapa linear W K {\displaystyle W^{K}} em vetores de chave k 0 = h 0 W K , k 1 = h 1 W K , … {\displaystyle k_{0}=h_{0}W^{K},k_{1}=h_{1}W^{K},\dots } . Os mapas lineares são úteis para fornecer ao modelo liberdade suficiente para encontrar a melhor forma de representar os dados.

Agora, a consulta e as chaves são comparadas através da obtenção de produtos escalares: q 0 k 0 T , q 0 k 1 T , … {\displaystyle q_{0}k_{0}^{T},q_{0}k_{1}^{T},\dots } . Idealmente, o modelo deveria ter aprendido a calcular as chaves e os valores, de modo a que q 0 k 0 T {\displaystyle q_{0}k_{0}^{T}} seja grande, q 0 k 1 T {\displaystyle q_{0}k_{1}^{T}} seja pequeno, e o resto seja muito pequeno. Isto pode ser interpretado como dizendo que o peso de atenção deve ser aplicado maioritariamente ao 0º vetor oculto do codificador, um pouco ao 1º, e essencialmente nenhum ao resto.

De forma a fazer uma soma devidamente ponderada, precisamos de transformar esta lista de produtos escalares numa distribuição de probabilidade sobre 0 , 1 , … {\displaystyle 0,1,\dots } . Isto pode ser conseguido através da função softmax, dando-nos assim os pesos de atenção: ( w 00 , w 01 , … ) = s o f t m a x ( q 0 k 0 T , q 0 k 1 T , … ) {\displaystyle (w_{00},w_{01},\dots )=\mathrm {softmax} (q_{0}k_{0}^{T},q_{0}k_{1}^{T},\dots )} Isto é então usado para calcular o vetor de contexto: c 0 = w 00 v 0 + w 01 v 1 + ⋯ {\displaystyle c_{0}=w_{00}v_{0}+w_{01}v_{1}+\cdots }

onde v 0 = h 0 W V , v 1 = h 1 W V , … {\displaystyle v_{0}=h_{0}W^{V},v_{1}=h_{1}W^{V},\dots } são os vetores de valor, transformados linearmente por outra matriz para fornecer ao modelo a liberdade de encontrar a melhor forma de representar os valores. Sem as matrizes W Q , W K , W V {\displaystyle W^{Q},W^{K},W^{V}} , o modelo seria forçado a usar o mesmo vetor oculto tanto para a chave como para o valor, o que poderia não ser apropriado, já que estas duas tarefas não são as mesmas.

Este é o mecanismo de atenção de produto escalar (dot-attention). A versão particular descrita nesta secção é a "atenção cruzada do decodificador" (decoder cross-attention), uma vez que o vetor de contexto de saída é usado pelo decodificador, e as chaves e valores de entrada vêm do codificador, mas a consulta vem do decodificador, daí "atenção cruzada".

Mais sucintamente, podemos escrevê-lo como: c 0 = A t t e n t i o n ( h 0 d W Q , H W K , H W V ) = s o f t m a x ( ( h 0 d W Q ) ( H W K ) T ) ( H W V ) {\displaystyle c_{0}=\mathrm {Attention} (h_{0}^{d}W^{Q},HW^{K},HW^{V})=\mathrm {softmax} ((h_{0}^{d}W^{Q})\;(HW^{K})^{T})(HW^{V})} onde a matriz H {\displaystyle H} é a matriz cujas linhas são h 0 , h 1 , … {\displaystyle h_{0},h_{1},\dots } . Note-se que o vetor de consulta, h 0 d {\displaystyle h_{0}^{d}} , não é necessariamente o mesmo que o vetor chave-valor h 0 {\displaystyle h_{0}} . De facto, é teoricamente possível que os vetores de consulta, chave e valor sejam todos diferentes, embora isso raramente seja feito na prática.

Em 2019, o Facebook anunciou a sua utilização na integração simbólica e na resolução de equações diferenciais. A empresa afirmou que o modelo poderia resolver equações complexas mais rapidamente e com maior precisão do que soluções comerciais como Mathematica, MATLAB e Maple. Primeiro, a equação é analisada (parsed) numa estrutura de árvore para evitar idiossincrasias notacionais. Em seguida, uma rede neural LSTM aplica as suas capacidades padrão de reconhecimento de padrões para processar a árvore.^[14][15]

Em 2020, o Google lançou o Meena, um chatbot baseado em seq2seq com 2,6 bilhões de parâmetros, treinado num conjunto de dados de 341 GB. O Google afirmou que o chatbot tem uma capacidade de modelo 1,7 vezes maior que a do GPT-2 da OpenAI.^[4]

Em 2022, a Amazon introduziu o AlexaTM 20B, um modelo de linguagem seq2seq de tamanho moderado (20 bilhões de parâmetros). Ele usa um codificador-decodificador para realizar o aprendizado few-shot. O codificador produz uma representação da entrada que o decodificador usa como entrada para executar uma tarefa específica, como traduzir a entrada para outro idioma. O modelo supera o muito maior GPT-3 em tradução de idiomas e resumo. O treinamento mistura a remoção de ruído (denoising) (inserindo apropriadamente texto em falta em cadeias) e a modelagem causal de linguagem (estendendo significativamente um texto de entrada). Permite adicionar recursos em diferentes idiomas sem fluxos de trabalho de treinamento massivos. O AlexaTM 20B alcançou um desempenho no estado da arte em tarefas de aprendizado few-shot em todos os pares de idiomas Flores-101, superando o GPT-3 em várias tarefas.^[16]

• Rede neural artificial
• Transfomer
• Atenção

• Voita, Lena. «Sequence to Sequence (seq2seq) and Attention» (em inglês). Consultado em 20 de dezembro de 2023 
• «A ten-minute introduction to sequence-to-sequence learning in Keras». blog.keras.io. Consultado em 19 de dezembro de 2019 

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