Какой у вас практический опыт работы с архитектурой Transformer?

Я применял Transformer-модели для решения NLP-задач: классификации текстов, извлечения именованных сущностей (NER) и генерации. Работал преимущественно с библиотекой Hugging Face Transformers.

Fine-tuning BERT для классификации:

from transformers import BertTokenizerFast, BertForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments

# Загрузка предобученной модели и токенизатора
tokenizer = BertTokenizerFast.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased', num_labels=2)

# Токенизация данных
train_encodings = tokenizer(train_texts, truncation=True, padding=True, max_length=512)

# Настройка и запуск обучения
training_args = TrainingArguments(
    output_dir='./results',
    num_train_epochs=3,
    per_device_train_batch_size=16,
    warmup_steps=500,
    weight_decay=0.01,
    logging_dir='./logs',
)

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=train_dataset,
)

trainer.train()

Практические аспекты:

• Оптимизация: Использовал mixed precision training (fp16) для ускорения и уменьшения потребления памяти.
• Инференс: Применял кэширование ключей-значений (KV-caching) для ускорения генерации в autoregressive-моделях, таких как GPT.
• Продакшн: Конвертировал модели в ONNX-формат и использовал TensorRT для максимально быстрого инференса на GPU. Для задач с длинными контекстами выбирал эффективные архитектуры вроде Longformer.