Transformer Mimarisi: Yapay Zekâda Bir Dönüm Noktası

Transformer Mimarisinin Tarihçesi

Transformer mimarisi, 2017 yılında Google araştırmacıları tarafından geliştirilen ve "Attention Is All You Need" başlıklı makalede tanıtılan bir derin öğrenme modelidir. Bu mimari, öncülleri olan tekrarlayan sinir ağları (RNN, özellikle LSTM modelleri) ve evrişimsel sinir ağları (CNN) gibi yapıların yerine, yalnızca dikkat (attention) mekanizmasını kullanarak çalışacak şekilde tasarlandı. Transformer’ın ortaya çıkışı, özellikle makine çevirisi gibi sıralı veri işleme görevlerinde önceki modellere göre önemli farklılıklar ve üstünlükler getirdi.

Önceki Modellerle Farklar: Transformer’dan önce dil modelleri genellikle bir encoder-decoder (kodlayıcı-çözücü) yapısına sahip RNN tabanlı ağlar kullanıyordu. Bu eski yaklaşımlar metinleri kelime kelime sırayla işler ve her bir adımdaki çıktıyı bir sonraki adıma aktararak uzun sekansları öğrenmeye çalışırdı. Ancak RNN modelleri, diziyi tek tek adımlarla işlediği için paralel işlemeye elverişli değildi ve uzun cümlelerde baştaki kelimelerin bilgisini sonlara taşımakta zorlanıyordu (uzun bağımlılıkları öğrenirken vanishing gradient sorunu). 2014 yılında Bahdanau ve arkadaşlarının makalesiyle makine çevirisinde attention (dikkat) mekanizması RNN’lere entegre edildi ve çeviri kalitesinde ilerleme sağlandı. Bu gelişmelerin doruk noktası, 2017’de Vaswani ve ekibinin Transformer modeli oldu: Transformer, RNN’lerdeki gibi tekrarlar veya zaman adımları olmadan, tüm kelimelerin birbirine dikkatini aynı anda hesaplayarak çok daha verimli bir şekilde öğrenmeyi başardı. Sonuç olarak, Transformer mimarisi makine çevirisinde önceki en iyi sonuçları aşarak daha yüksek çeviri doğruluğu sağladı ve eğitimi çok daha hızlı hale getirdi. Bu başarı, yapay zekâ araştırmalarında bir dönüm noktası olarak kabul edilmektedir.

Teknik Detaylar: Self-Attention, Encoder ve Decoder

Self-Attention Mekanizması: Transformer’ın kalbinde yer alan self-attention mekanizması, bir dizideki her bir öğenin (örneğin bir cümlenin kelimesinin) diğer tüm öğelerle ilişkisini öğrenmesini sağlar. Bu mekanizma sayesinde model, hangi kelimenin diğer hangi kelimeyle ne kadar ilgili olduğunu sayısal olarak değerlendirir. Örneğin, "Kedi matın üzerinde oturdu" cümlesinde, "oturdu" fiili özne olan "kedi" ile yakından ilişkilidir; self-attention mekanizması "oturdu" kelimesinin "kedi" kelimesine yüksek bir ağırlık (dikkat) vermesini sağlar. Bu sayede her kelime, anlamını belirlemek için diğer kelimelere ne kadar dikkat etmesi gerektiğini öğrenir. Sonuçta model, cümlenin bağlamını kavrayarak uzun cümlelerde bile hangi kelimelerin birbiriyle bağlantılı olduğunu efektif biçimde temsil edebilir. Self-attention, kelimeler arası bu etkileşimleri paralel olarak hesapladığı için uzun cümlelerde bile bilgi uzaklığını problem olmaktan çıkarır.

Encoder ve Decoder Yapısı: Transformer modeli, temel olarak encoder (kodlayıcı) ve decoder (çözücü) olmak üzere iki ana bloktan oluşur. Encoder, giriş olarak verilen cümleyi (örneğin çevrilecek Türkçe bir cümleyi) alır ve bu cümlenin her kelimesini vektörlere (sayısal ifadelere) çevirerek içsel bir temsil oluşturur. Bu aşamada birden fazla encoder katmanı üst üste konularak, her katmanda self-attention mekanizması ve basit ileri beslemeli (feed-forward) ağlar yardımıyla kelimelerin anlamları bağlam içinde zenginleştirilir. Decoder ise, encoder’ın ürettiği bu içsel temsili kullanarak hedef çıktıyı (örneğin çevrilen İngilizce cümleyi) adım adım üretir. Decoder kendi içinde, önce masked self-attention denilen bir mekanizma ile o ana kadar ürettiği çıktılara bakarak sonraki kelime için bir temsil oluşturur, ardından encoder’dan gelen çıktılara bakarak (encoder-decoder attention, yani cross-attention mekanizması) ürettiği kelimeyi giriş cümlesiyle ilişkilendirir. Bu sayede decoder, hem şimdiye dek ürettiği kelimelerin bağlamını hem de orijinal cümlenin bilgisini her adımda dikkate alır.

**Şekil:** Transformer mimarisinin temel yapısı. Bu diyagramda sol tarafta encoder, sağ tarafta decoder görülüyor. Encoder, **Multi-Headed Self-Attention** ve **Feed-Forward Network** katmanları ile girdi metindeki kelimelerin anlamını kodlarken, decoder hem **Masked Multi-Headed Self-Attention** (kırmızı) ile kendi ürettiği çıktının önceki kısımlarını dikkate alır hem de **Multi-Headed Cross-Attention** (mavi) ile encoder çıktısına odaklanarak nihai çıktıyı üretir. Her iki blokta da *norm* ve *residual* bileşenleri, öğrenmenin kararlılığını artırmaya yardımcı olur. Bu yapı, dizinin her adımında hangi parçalara dikkat edileceğini hesaplayarak çeviri gibi karmaşık görevleri başarılı ve verimli bir şekilde gerçekleştirebilir.

Uygulama Alanları

Transformer mimarisi, ortaya çıktığı günden bu yana çeşitli yapay zekâ alanlarında hızla benimsenmiştir. İlk büyük başarısını makine çevirisinde gösteren Transformer tabanlı modeller, artık yalnızca dil çevirisi değil pek çok alanda üstün performans sergiliyor:

Doğal Dil İşleme (NLP): Transformer’lar en yoğun olarak dil işleme alanında kullanılır. Örneğin, OpenAI tarafından geliştirilen GPT (Generative Pre-trained Transformer) serisi modeller, devasa miktarda metin üzerinde eğitilerek insan benzeri metinler üretebilmektedir. ChatGPT gibi sohbet botları, soru-cevap sistemleri, metin özetleme ve metin tamamlama uygulamaları Transformer mimarisinin bir ürünüdür. Google’ın BERT modeli de bir Transformer türevidir ve arama motorlarında soruları daha iyi anlamak gibi görevlerde kullanılır. Kısaca, çeviri, dil modeli, duygu analizi, soru yanıtlama gibi pek çok dil görevi için Transformer tabanlı modeller bir standart haline gelmiştir.
Görsel Tanıma ve İşleme: Transformer mimarisi, görsel veriler üzerinde de başarılı bir şekilde uygulanmıştır. Vision Transformer (ViT) adı verilen modeller, bir görüntüyü küçük parçalara (patch) ayırarak her birini bir "kelime" gibi ele alır ve dikkat mekanizmasıyla bu parçalar arasındaki ilişkileri öğrenir. Bu sayede resim sınıflandırma gibi görevlerde, geleneksel evrişimsel sinir ağlarına rakip olacak doğruluklar elde edilmiştir. Örneğin, bir Vision Transformer modeli, bir görüntüdeki objeleri tanıyarak hangi sınıfa ait olduğunu yüksek doğrulukla belirleyebilir. Benzer şekilde, görüntüden altyazı üretme (image captioning) gibi multimodal görevlerde de encoder-decoder yapılı Transformer’lar kullanılmaktadır.
Müzik ve Ses Üretimi: Transformer’ların dikkat mekanziması, müzik gibi sekans yapısına sahip verilerde de yaratıcı sonuçlar üretmektedir. Örneğin, Music Transformer modelleri uzun müzikal dizilerdeki kalıpları öğrenerek tutarlı ve uzun melodiler bestelemekte kullanılabilir. Bir Transformer modeli, verilen kısa bir melodi parçasını devam ettirerek besteyi tamamlayabilir veya farklı enstrümanlar için yeni notalar üretebilir. Ayrıca, konuşma tanıma ve metinden konuşma üretimi (TTS) gibi ses işlemede de Transformer tabanlı ağlar (örn. OpenAI Whisper modeli gibi) yüksek performans göstermektedir. Sonuç olarak, müzik besteleme, ses sentezi ve konuşma tanıma gibi alanlar da Transformer mimarisinin yeteneklerinden faydalanmaktadır.

Not: Transformer mimarisi, bunların dışında da pek çok alana yayılmıştır. Robotikte hareket sekanslarının planlanması, pekiştirmeli öğrenmede strateji oyunlarında hamle tahmini ve hatta protein katlanma tahmini gibi çok farklı problemler için araştırmacılar Transformer tabanlı modelleri denemektedir. Bu geniş kullanım yelpazesi, mimarinin ne kadar esnek ve güçlü olduğunu göstermektedir.

Transformer’ın Avantajları

Transformer mimarisinin bu denli hızlı bir şekilde popülerleşmesinin ve başarılı olmasının arkasında birçok avantajlı özellik yatmaktadır. İşte Transformer’ı önceki modellere kıyasla öne çıkaran başlıca avantajlar:

Paralel İşleme Yeteneği: Transformer modelleri, RNN’lerin aksine, dizideki tüm kelimeleri aynı anda (paralel) işleyebilir. Bu sayede özellikle eğitim sürecinde ciddi bir hız kazanılır. Örneğin, geleneksel bir RNN uzun bir cümleyi kelime kelime işlerken Transformer tüm kelimelerin etkileşimini tek adımda hesaplayabilir. Sonuç olarak, devasa veri kümeleri üzerinde eğitilmesi gereken ChatGPT gibi modeller bile Transformer mimarisi sayesinde makul sürede eğitilebilmiştir.
Uzun Bağlamları Öğrenebilme: Dikkat mekanizması sayesinde Transformer, uzak kelimeler arasındaki ilişkileri dahi yakalayabilir. Bir cümlenin başındaki kelime ile sonundaki kelime arasında birçok kelime olsa bile, self-attention mekanizması bunların bağlantısını kurmaya olanak tanır. Bu, özellikle uzun paragrafların özetlenmesi veya uzun diyalogların tutarlı şekilde sürdürülmesi gibi görevlerde büyük bir avantajdır. Önceki modellerde görülen "bağlamın unutulması" sorunu Transformer ile minimize edilmiştir.
Yüksek Performans ve Doğruluk: Transformer mimarisi, ortaya konduğu ilk andan itibaren makine çevirisi gibi görevlerde daha yüksek doğruluk elde etmiştir. Modellerin dikkat mekanizmasıyla ilgili kritik kısımlara odaklanabilmesi, çeviri veya anlama görevlerinde hata oranını düşürmüştür. Ayrıca, aynı mimari prensip, eğitim verisi büyüdükçe daha da iyi sonuçlar vermeye devam ediyor. Bu ölçeklenebilirlik sayesinde GPT-3 gibi yüz milyarlarca parametreli modeller bile oluşturulabilmiş ve insan benzeri çıktı kalitesi yakalanabilmiştir.
Genel Amaçlı ve Esnek Yapı: Transformer, belirli bir probleme özel kurallar içermeyen genel bir mimari olduğu için, metin dışındaki alanlara da kolayca uyarlanabilir. Metin, görüntü, ses gibi farklı veri tiplerinde sadece giriş verisinin temsil biçimini değiştirerek (örneğin kelimeler yerine piksel yaması veya nota vektörü vererek) aynı model yapısını kullanmak mümkündür. Bu da araştırmacıların farklı sorunlar için sil baştan yeni modeller geliştirmek yerine Transformer yapısını uyarlayarak hızla ilerleme kaydetmelerini sağlıyor. Mimari, önceden eğitilmiş modeller oluşturup bunları farklı görevlere ince ayar yapmaya da çok uygun (BERT ve GPT bunun en önemli örnekleri). Bu esneklik ve yeniden kullanılabilirlik, Transformer’ı makine öğreniminde adeta bir platform haline getirmiştir.
Dikkat Mekanizması ile Yorumlanabilirlik: Son olarak, attention ağırlıkları sayesinde modelin karar verirken neyi dikkate aldığı bir ölçüde gözlemlenebilir. Örneğin bir çeviri modelinde, çıkan bir kelime için girişte hangi kelimelere odaklanıldığı attention matrislerinden incelenebilir. Bu, sinir ağlarında genellikle zor olan yorumlanabilirlik konusunda bir miktar fayda sağlar; en azından modelin nelere “dikkat ettiğini” görmek mümkün olur.

Transformer mimarisinin bu avantajları, onu günümüz yapay zekâ uygulamalarının merkezine yerleştirmiştir. Gerek hız ve verimlilik, gerek farklı alanlara uyarlanabilirlik açısından sağladığı kolaylıklar sayesinde, Transformer tabanlı modeller yapay zekâ araştırmalarında ve endüstriyel uygulamalarda bir standart haline gelmiştir.

Kaynakça:

Vaswani, A. et al. (2017). "Attention Is All You Need". NIPS 2017. (Transformer mimarisini tanıtan orijinal araştırma makalesi) ([1706.03762] Attention Is All You Need)
Wikipedia (Transformer Architecture) – "Transformer (deep learning)". (Transformer mimarisinin tanımı, tarihçesi ve uygulamaları hakkında geniş bilgi) (Transformer (deep learning architecture) - Wikipedia) (Transformer (deep learning architecture) - Wikipedia)
Wikipedia (Generative Pre-trained Transformer) – "Generative pre-trained transformer". (GPT model ailesinin Transformer tabanlı olduğunu açıklayan kaynak) (Generative pre-trained transformer - Wikipedia)
Jay Alammar (2018). "The Illustrated Transformer". Visualizing ML Blog. (Transformer yapısını adım adım ve görsellikle anlatan kapsamlı blog yazısı)
Huang, C.-Z. A. et al. (2018). "Music Transformer: Generating Music with Long-Term Structure". Google Research Blog. (Transformer mimarisinin müzik besteleme alanındaki kullanımını gösteren çalışma) (Music Transformer: Generating Music with Long-Term Structure)