Что такое трансформеры в нейросетях: BERT, T5, GPT и другие модели

Трансформеры — это архитектура нейросетей, которая лежит в основе большинства современных языковых моделей: ChatGPT, BERT, GPT-3, T5, ERNIE и многих других. Они позволяют нейросетям эффективно обрабатывать текст, понимать смысл фраз и даже генерировать осмысленные ответы. В этой статье мы подробно разберем, что такое трансформеры в нейросетях, как они устроены, чем отличаются ключевые модели (BERT, T5, GPT, ERNIE), и где они применяются.

Что такое трансформер в нейросети?

Трансформер (Transformer) — это архитектура, основанная на механизме внимания (attention). Она была предложена исследователями Google в 2017 году в статье “Attention is All You Need”. В отличие от предыдущих поколений нейросетей, таких как RNN и LSTM, трансформер способен обрабатывать весь текст одновременно, а не последовательно. Это делает его быстрее, точнее и масштабируемее.

Главная особенность трансформера — self-attention: модель может учитывать все части текста сразу, находя связи между словами независимо от их позиции. Это критически важно для понимания сложных предложений, контекста и скрытых смыслов.

Модель BERT: глубокое понимание текста

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) — это трансформер от Google, представленный в 2018 году. Он работает по принципу энкодера и предназначен для понимания текста. BERT обучается на задаче предсказания замаскированных слов и определения логической последовательности предложений.

BERT стал революцией в таких задачах, как:

  • Классификация текста

  • Семантический поиск

  • Извлечение сущностей

Пример: в предложении: “Моя кошка [MASK] на подоконнике” — модель должна угадать слово «сидит» или «спит» на основе контекста. Она учитывает весь текст сразу — и левый, и правый контекст.

Важно: BERT не генерирует текст. Он «читает» и анализирует его, что делает его идеальным для систем поиска, фильтрации, аналитики.

Существуют локализованные и оптимизированные версии BERT: RuBERT (от DeepPavlov), DistilBERT, RoBERTa.

Модель T5: генерация на универсальном уровне

T5 (Text-to-Text Transfer Transformer) — это модель от Google, которая предложила унифицированный подход: любую NLP-задачу можно представить как задачу преобразования текста в текст. Классификация, перевод, генерация — все оформляется как текстовая инструкция.

Примеры задач для T5:

  • Перевод: “translate English to German: Hello” → “Hallo”

  • Классификация: “Классифицируй отзыв: Это хороший товар” → “положительный”

T5 использует архитектуру encoder-decoder и подходит как для генерации, так и для понимания.

Важно: благодаря текстовому формату задач, T5 можно использовать в zero-shot и few-shot режимах — прямо с помощью текста инструкции.

Модель ERNIE: трансформер с внешними знаниями

ERNIE (Enhanced Representation through kNowledge Integration) — это модель от китайской компании Baidu, построенная на базе BERT. Ее главное отличие — использование внешних знаний: фактов, графов, связей между сущностями.

В отличие от обычных моделей, ERNIE умеет:

  • Распознавать значения слов с опорой на знания

  • Лучше справляться с неоднозначностями

  • Извлекать сложные связи между объектами

Пример: в запросе «Apple выпустила новый iPhone» модель понимает, что «Apple» — это компания, а не фрукт. Она обучена на графах знаний и знает контекст.

Важно: ERNIE особенно эффективна для чат-ботов, FAQ-систем, поддержки и аналитики, где критично понимание фактов.

Модель GPT и ruGPT: генерация текста на новом уровне

GPT (Generative Pretrained Transformer) — это трансформер, предназначенный для генерации текста. Он работает на основе декодера и обучается на задаче автодополнения: предсказывает следующее слово в последовательности.

OpenAI создали три поколения моделей: GPT-2, GPT-3, GPT-4. В России Сбер выпустил локализованную модель ruGPT-3, которая обучалась на русскоязычных данных.

GPT подходит для:

  • Генерации статей и описаний

  • Ведения диалогов и чат-ботов

  • Автоматизации контент-маркетинга

Пример: вход: “Сегодня в Москве прошел…” → Выход: “…форум по искусственному интеллекту, собравший тысячи специалистов.”

Важно: GPT не анализирует текст как BERT. Она генерирует текст, но может «галлюцинировать», если у нее нет доступа к фактам. Для надежности генерации часто используется подход RAG (см. ниже).

Таблица сравнения моделей BERT, GPT, T5, ERNIE

Модель Архитектура Назначение Генерация Понимание Особенности
BERT Encoder-only Анализ текста ❌ ✅ Двунаправленное внимание
GPT Decoder-only Генерация текста ✅ ❌ Автодополнение
T5 Encoder-Decoder Универсальные задачи ✅ ✅ Формат “текст-в-текст”
ERNIE Encoder-only Понимание с фактами ❌ ✅ Граф знаний и сущности

Где применяются трансформеры?

Трансформеры применяются во множестве сфер:

  • BERT — поиск, аналитика, классификация обращений

  • T5 — генерация инструкций, кратких ответов, email-текстов

  • GPT — генерация маркетингового контента, текстов для соцсетей, AI-ассистенты

  • ERNIE — корпоративные чат-боты, справочные системы, поддержка

Если вы работаете с данными, текстами, клиентскими запросами — трансформеры дают вам инструмент для автоматизации понимания и генерации языка.

Заключение

Трансформеры — это основа современных языковых моделей. Понимание различий между BERT, T5, GPT и ERNIE помогает выбрать подходящую модель под задачу: от анализа данных до генерации текстов. С развитием RAG, локальных LLM и мультимодальных нейросетей трансформеры станут еще важнее в бизнесе и технологиях.

Часто задаваемые вопросы

Что такое трансформер в НЛП?

Это архитектура нейросети, использующая внимание для обработки текста. Трансформер позволяет эффективно понимать и генерировать язык.

В чем разница между BERT и GPT?

BERT анализирует текст и понимает его смысл. GPT — генерирует текст на основе предыдущего контекста.

Какая модель подходит для генерации текстов?

GPT или T5. GPT — для свободной генерации, T5 — для генерации по шаблону или инструкции.

Что выбрать для поиска по документам?

BERT или ERNIE, особенно в связке с RAG — для релевантных и точных ответов.

Подпишитесь на наш блог digisheets.ru/blog и Telegram-канал @digis_news, чтобы не пропустить следующие статьи.