Transformer Networks
🔄 Transformer Networks
🔹 Concept (মূল ধারণা):
Transformer একটি Deep Learning architecture যা Self-Attention Mechanism ব্যবহার করে Sequential Data (যেমন ভাষা, টেক্সট, ইত্যাদি) প্রক্রিয়া করে — কিন্তু এটি RNN বা LSTM-এর মত লুপ বা পুনরাবৃত্তি (recurrence) ব্যবহার করে না।
🔹 এই নেটওয়ার্ক parallel computation সাপোর্ট করে এবং long-range dependency খুব দক্ষতার সাথে ধরতে পারে।
🧩 Key Components (মূল উপাদান):
১️⃣ Self-Attention (স্ব-মনোযোগ)
🔹 কাজ:
একটি sequence-এর প্রতিটি token/element কিভাবে অন্য token গুলোর সাথে সম্পর্কযুক্ত — তা নির্ধারণ করে।
🔹 উদাহরণ:
বাক্যে "He said he would come."
এখানে দ্বিতীয় "he" কোন ব্যক্তিকে বোঝাচ্ছে — এটা বোঝার জন্য Self-Attention কাজ করে।
🔹 ব্যাখ্যা:
প্রতিটি শব্দের জন্য attention score গণনা করা হয় অন্য সব শব্দের সাথে — এবং মডেল শেখে কে কাকে কতটা গুরুত্ব দেবে।
২️⃣ Multi-Head Attention (বহু মাথার মনোযোগ)
🔹 কাজ:
একাধিক Self-Attention একসাথে চালানো হয় — যাতে বিভিন্ন দিক বা সম্পর্ক বোঝা যায়।
🔹 উদাহরণ:
একটা attention head হয়তো শুধু grammatical relation বোঝে, আরেকটা semantic meaning বোঝে। সবগুলো মিলেই context বোঝে।
৩️⃣ Positional Encoding (অবস্থানীয় এনকোডিং)
🔹 সমস্যা:
Self-Attention সব টোকেনকে একইভাবে দেখে, সিকোয়েন্সের অবস্থান বোঝে না।
🔹 সমাধান:
প্রতিটি token-এর সাথে অবস্থানভিত্তিক ভেক্টর (positional encoding) যোগ করা হয়, যাতে মডেল বুঝতে পারে — কোন token আগে, কোনটা পরে এসেছে।
🔹 ব্যাখ্যা:
যেহেতু transformer recurrence ব্যবহার করে না, তাই position বোঝাতে আলাদা এনকোডিং যোগ করতে হয়।
📚 Applications (ব্যবহার ক্ষেত্র):
Transformer-এর ব্যবহার অনেক বিস্তৃত এবং আধুনিক Deep Learning-এর ভিত্তি এটি।
| ক্ষেত্র | ব্যবহার |
|---|---|
| 🧠 Natural Language Processing (NLP) | ভাষা অনুবাদ, সারাংশ তৈরি, প্রশ্ন-উত্তর, চ্যাটবট (যেমন ChatGPT) |
| 🖼️ Computer Vision (Vision Transformers) | Image classification, object detection |
| 🧬 Multimodal Learning | টেক্সট ও ছবি একসাথে প্রক্রিয়াকরণ (যেমন: text-based image generation) |
| 📈 Time Series Analysis | Long-term dependency বিশ্লেষণ |
✅ সুবিধা (Advantages):
Parallel processing করা যায় → Training খুব দ্রুত
-
Long-range dependency খুব ভালোভাবে শেখে
-
Sequence length বড় হলেও কাজ করতে পারে
-
Scalable architecture (GPT, BERT, ViT সবই Transformer ভিত্তিক)
❌ অসুবিধা (Disadvantages):
Memory usage বেশি → Training করার জন্য বড় GPU দরকার
-
অনেক বেশি ডেটা দরকার কার্যকরভাবে শেখার জন্য
-
Architecture জটিল, Hyperparameter tuning কঠিন
🔚 সংক্ষেপে বললে:
Transformer এমন একটি আধুনিক নিউরাল নেটওয়ার্ক যা self-attention ব্যবহার করে sequence data খুব দক্ষতার সাথে বোঝে। এটি NLP থেকে শুরু করে Computer Vision পর্যন্ত অসংখ্য কাজে ব্যবহৃত হচ্ছে।