I løpet av de siste årene har transformer AI-arkitekturen blitt den dominerende byggesteinen for moderne språkmodeller og generativ kunstig intelligens. Transformere ligger bak store språkmodeller som GPT, BERT og T5, men også multimodale systemer som kan behandle både tekst, bilder og lyd. Selv om begrepet kan virke teknisk, er det mulig å forstå de grunnleggende prinsippene uten dyp matematisk bakgrunn. I denne artikkelen forklarer vi enkelt hvordan transformer-arkitekturen fungerer, hva som gjør den effektiv, og hvorfor den har revolusjonert feltet maskinlæring. Samtidig viser vi hvordan teknologien henger sammen med andre trender som multimodale modeller og AI i arbeidslivet.
Hvorfor transformere?
Før transformeren ble introdusert i 2017 av Vaswani et al., dominerte rekurrente nevrale nettverk (RNN) og konvolusjonsnettverk (CNN) arbeidet med sekvensiell data som tekst og tale. Disse arkitekturene har likevel begrensninger: RNNs prosesserer sekvensen steg for steg, noe som gjør parallellisering vanskelig, og de har problemer med å fange lange avhengigheter. Transformere løser dette med en mekanisme kalt self-attention, som gjør at modellen kan vektlegge alle elementene i en sekvens samtidig. Dette gir både bedre ytelse og høyere hastighet på moderne maskinvare.
Byggesteinene: self-attention og multi-head attention
Kjernen i transformeren er self-attention. Prinsippet går ut på å beregne en vekt for hvert element i en inngangssekvens basert på hvor relevant det er for de andre elementene. Hvis du for eksempel analyserer setningen «Katten satt på matten fordi den var trøtt», må modellen forstå at pronomenet «den» refererer til «Katten». Self-attention gjør dette ved å sammenligne hvert ord i setningen med alle andre ord og beregne en oppmerksomhetsvekt. Resultatet er en matrise som forteller modellen hvilke ord som bør vektlegges mer når den lager en representasjon av setningen.
Multi-head attention innebærer å kjøre flere selv-oppmerksomhetsprosesser parallelt. Hver «hode» kan fokusere på forskjellige relasjoner i setningen. Ett hode kan fange grammatiske forhold (subjekt – verb), mens et annet finner semantiske sammenhenger (pronomen – referent). Etter at hvert hode har beregnet sine vekter, kombineres de til én representasjon. Dette gir modellen en rik forståelse av teksten.
Posisjonskoding: å gi ordene rekkefølge
En transformer behandler alle ordene i en setning samtidig og trenger derfor en måte å vite i hvilken rekkefølge ordene kommer. Posisjonskoding er en teknikk som legger til et mønster av verdier til inngangsembeddingene slik at modellen kan skille «Hunden bjeffet på mannen» fra «Mannen bjeffet på hunden». Vanligvis brukes sinus- og cosinusfunksjoner eller lærte posisjonvektorer for å gi hvert token et unikt posisjonssignal.
Feed-forward-lag og normalisering
Etter self-attention og multi-head attention har hver transformatorblokk et lag med fullt tilkoblede nevroner (feed-forward-lag) som behandler representasjonen ytterligere. For å stabilisere treningen bruker man også layer normalization og residual connections, noe som gjør det mulig å trene svært dype nettverk uten at gradientene forsvinner. Kombinasjonen av oppmerksomhet, feed-forward-lag og normalisering gjør transformeren både fleksibel og stabil.
Encoder og decoder: to halvdeler
I sin opprinnelige form består transformeren av en encoder og en decoder. Encoderen leser hele inngangssekvensen og produserer en kontekstrepresentasjon, mens decoderen genererer output sekvensielt, ett symbol om gangen. Dette er spesielt nyttig i maskinoversettelse: Encoderen forstår hele kildesetningen, og decoderen oversetter ord for ord til målspråket. Moderne språkmodeller som GPT bruker bare decoder-delen, siden de primært genererer tekst. BERT bruker derimot bare encoder-delen for å produsere kontekstualiserte embeddings.
Hvorfor fungerer det så bra?
- Parallellisering: Self-attention gjør at alle tokens kan behandles samtidig, noe som utnytter moderne GPUer bedre og reduserer treningstid.
- Lange avhengigheter: Oppmerksomhetsvekter gjør at hvert ord kan se alle andre ord, uansett hvor langt unna de er i setningen. Dette er mye vanskeligere for RNNs.
- Skalerbarhet: Transformere kan skaleres opp til milliarder av parametere uten de samme stabilitetsproblemene som andre arkitekturer. Dette er grunnen til at store språkmodeller bruker transformere.
- Fleksibilitet: Arkitekturen kan tilpasses til ulike typer data, ikke bare tekst. Bilde-transformere (Vision Transformers) bruker samme oppmerksomhetsmekanisme på flettede bildepiksler, mens multimodale transformere kombinerer flere datatyper.
Transformer i praksis: fra chatbots til multimodale systemer
Transformere har muliggjort utvikling av chatboter som GPT-4o, som kan holde sammenhengende samtaler med mennesker. I helsesektoren brukes transformer-baserte modeller til å analysere medisinske journaler og hjelpe leger med beslutningsstøtte. Fintech-selskaper benytter dem for å overvåke transaksjoner og oppdage svindel. Og i kreative næringer driver generative modeller nye former for kunst, musikk og design.
En viktig videreutvikling av transformeren er multimodale modeller, som kombinerer tekst, bilder og lyd. I vår artikkel om multimodale modeller forklarer vi hvordan slike systemer lærer fra flere datakilder og hvorfor de er nødvendige for å utvikle AI-assistenter som kan se, høre og lese. Transformeren gjør dette mulig ved å utvide self-attention til å koble sammen funksjoner fra ulike modaliteter.
Egne transformerprosjekter i Norge
Selv om de største modellene utvikles internasjonalt, finnes det også norske initiativer som bruker transformer-arkitekturen. Norsk språk krever spesialisert trening, og det har blitt investert i modeller som forstår både bokmål, nynorsk og samisk. Disse modellene styrker tjenester som chatboter for offentlige etater, automatiserte kundesentre og støtteverktøy for lærere.
I helsevesenet utvikles transformer-baserte systemer som leser radiologiske bilder og tekstnotater samtidig for å gi mer treffsikre diagnoser. Dette henger sammen med større digitaliseringsprosjekter, som vi skrev om i artikkelen om AI i helsesektoren.
Utfordringer med transformere
Til tross for suksessen har transformere noen svakheter:
- Ressurskrevende: Store språkmodeller trenger enorme mengder energi og maskinvare. Treningen koster ofte millioner av kroner og har en miljømessig fotavtrykk.
- Datasensitivitet: Modellen lærer av store datamengder og kan reprodusere skjevheter som finnes i opplæringsdataene. Hvis datasettene er partiske, kan dette føre til urettferdige eller diskriminerende beslutninger.
- Manglende forklarbarhet: Selv om oppmerksomhetsvekter kan gi noe innsikt, er transformere generelt vanskelig å tolke. Når modellene tar avgjørelser som påvirker mennesker (for eksempel i helse eller finans), må utviklere sikre at de kan forklare og begrunne avgjørelsene.
- Angrepsflater: Språkmodeller kan misbrukes til å generere falsk informasjon, phishing-eposter eller plagiat. Derfor trenger samfunnet regulering og sikkerhetstiltak som balanserer innovasjon med ansvarlighet.
Veien videre: effektivisering og ansvarlighet
For å redusere ressursbruk utvikles det nå effektive transformere, som begrenser oppmerksomhetsberegningen til nærmeste naboer i sekvensen eller bruker hierarkiske strukturer. Disse modellene kan trenes raskere og krever mindre minne. Samtidig forskes det på forklarbare transformere som hjelper utviklere å forstå hva modellen fokuserer på og hvorfor den gir bestemte svar.
Det foregår også arbeid med federert læring og differensiell personvern, hvor modellen trenes på desentraliserte data uten at sensitive personopplysninger samles på ett sted. Dette gjør det mulig å bygge kraftige modeller som samtidig beskytter individers personvern.
Konklusjon: en ny standard for KI
Transformer-arkitekturen har på kort tid blitt fundamentet for moderne kunstig intelligens. Ved å la modellen fokusere på alle deler av en sekvens samtidig med self-attention og multi-head attention, kan den lære komplekse relasjoner og generere naturlig språk med høy kvalitet. Positional encoding sikrer at rekkefølgen beholdes, mens feed-forward-lag og normalisering gir stabilitet.
Mulighetene er enorme: chatboter, oversetting, tale til tekst, bildediagnostikk, anti-svindel, kreativitet og mye mer. Samtidig må utfordringene adresseres – både når det gjelder ressursbruk, skjevheter og etiske spørsmål. Norge har muligheten til å bidra med modeller på eget språk og et sterkt fokus på ansvarlig AI. Ved å kombinere lokal innovasjon med global teknologi kan vi skape løsninger som er til nytte for samfunnet. Hvis du vil lese mer om hvordan transformer-teknologien integreres i større systemer, se også vår artikkel.
