Kiến trúc Transformer là gì?

[adtechvn]

Nếu phải chọn ra một thời điểm làm thay đổi lịch sử nhân loại trong thế kỷ 21, nhiều nhà khoa học sẽ chọn năm 2017 – năm mà Google công bố *** báo nghiên cứu mang tên "Attention Is All You Need". *** báo này đã giới thiệu kiến trúc Transformer, một bước đột phá loại bỏ hoàn toàn các phương pháp xử lý dữ liệu cũ kỹ để mở đường cho kỷ nguyên của ChatGPT, Gemini và Sora mà chúng ta đang thấy vào năm 2026.
Vậy Transformer là gì? Tại sao nó lại vượt trội hơn tất cả những gì chúng ta từng có trước đây? Hãy cùng đi sâu vào cấu trúc và nguyên lý vận hành của nó.

1. Transformer là gì?​

Transformer là một kiến trúc mạng thần kinh (neural network) được thiết kế để xử lý dữ liệu dạng chuỗi (như văn bản, âm thanh, hoặc chuỗi hình ảnh). Không giống như các kiến trúc cũ xử lý dữ liệu theo thứ tự từng bước một, Transformer có khả năng xử lý toàn bộ dữ liệu cùng một lúc nhờ vào cơ chế "tự chú ý" (Self-Attention).

Trước khi Transformer ra đời, thế giới AI phụ thuộc vào RNN (Recurrent Neural Networks). Hãy tưởng tượng RNN giống như một người đọc sách từng chữ một từ đầu đến cuối; nếu cuốn sách quá dài, họ sẽ quên mất nội dung ở chương 1 khi đọc đến chương 10. Transformer thì khác, nó có thể "nhìn" toàn bộ cuốn sách ngay lập tức và biết chính xác những từ nào ở chương 1 liên quan mật thiết đến chương 10.

2. Các thành phần cốt lõi của kiến trúc Transformer​

Một bộ Transformer tiêu chuẩn bao gồm hai phần chính: Encoder (Bộ mã hóa) và Decoder (Bộ giải mã).

2.1. Encoder (Bộ mã hóa)​

Nhiệm vụ của Encoder là đọc và hiểu dữ liệu đầu vào. Nó chuyển đổi các từ ngữ thành các đại diện toán học (vectors) chứa đựng ý nghĩa ngữ cảnh. Các mô hình như BERT chỉ sử dụng phần Encoder này để hiểu ngôn ngữ cực kỳ sâu sắc.

2.2. Decoder (Bộ giải mã)​

Decoder nhận thông tin từ Encoder và bắt đầu tạo ra dữ liệu đầu ra (ví dụ: dịch một câu sang ngôn ngữ khác hoặc viết tiếp một đoạn văn). Các mô hình như GPT (Generative Pre-trained Transformer) chủ yếu dựa trên sức mạnh của bộ Decoder này.

2.3. Lớp Self-Attention (Tự chú ý) – "Phép màu" thực sự​

Đây là thành phần quan trọng nhất. Cơ chế này cho phép mô hình đánh giá mức độ quan trọng của các từ khác nhau trong một câu, bất kể khoảng cách của chúng là bao xa.

3. Cơ chế vận hành: Q, K, V và Công thức Attention​

Để thực hiện việc "chú ý", Transformer sử dụng ba thành phần toán học cho mỗi từ (token):

• Query (Q): "Câu hỏi" mà từ đó đang đặt ra.
• Key (K): "Nhãn nhận diện" của các từ khác.
• Value (V): "Nội dung ý nghĩa" mà từ đó nắm giữ.

Mô hình sẽ tính toán sự tương quan giữa Query của một từ với Key của tất cả các từ khác để tạo ra một "trọng số chú ý". Công thức toán học cốt lõi của Transformer được biểu diễn như sau:
$$Attention(Q, K, V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V$$
Trong đó:

• $QK^T$: Phép nhân ma trận để tìm sự tương quan giữa các từ.
• $\sqrt{d_k}$: Thành phần chuẩn hóa để giữ cho các giá trị ổn định.
• Softmax: Hàm chuyển đổi các giá trị thành xác suất (tổng bằng 1).

4. Tại sao Transformer lại vượt trội hơn RNN và CNN?​

Năm 2026, chúng ta thấy Transformer thống trị hoàn toàn là nhờ 3 ưu điểm không thể thay thế:

4.1. Khả năng xử lý song song (Parallelization)​

RNN phải đợi xử lý từ thứ nhất xong mới đến từ thứ hai. Transformer xử lý tất cả các từ cùng một lúc. Điều này cho phép chúng ta tận dụng tối đa sức mạnh của các GPU và Server AI hiện đại, giúp rút ngắn thời gian huấn luyện từ hàng năm xuống còn vài tuần.

4.2. Giải quyết vấn đề "Quên ngữ cảnh" (Long-range Dependencies)​

Với cơ chế Self-Attention, Transformer không bị giới hạn bởi khoảng cách. Trong một đoạn văn dài 2000 chữ, nó vẫn nhớ được chủ ngữ ở câu đầu tiên để chia động từ cho câu cuối cùng một cách chính xác.

4.3. Tính linh hoạt (Versatility)​

Mặc dù bắt đầu từ ngôn ngữ (NLP), nhưng kiến trúc Transformer tỏ ra hiệu quả một cách kinh ngạc trong cả hình ảnh (Vision Transformers - ViT), âm thanh và thậm chí là điều khiển robot.

5. Những biến thể của Transformer trong năm 2026​

Kiến trúc ban đầu từ năm 2017 đã tiến hóa thành nhiều nhánh chuyên biệt:

• ViT (Vision Transformer): Thay vì đọc chữ, ViT chia hình ảnh thành các ô vuông nhỏ (patches) và xử lý chúng như các token văn bản. Đây là công nghệ đứng sau các hệ thống nhận diện hình ảnh hiện đại nhất.
• FlashAttention: Một phiên bản tối ưu hóa về bộ nhớ, giúp AI có thể đọc và hiểu những tài liệu dài hàng triệu từ trong tích tắc mà không làm treo máy.
• Multimodal Transformers: Những mô hình "siêu phàm" có thể xử lý đồng thời văn bản, hình ảnh và âm thanh trong cùng một không gian vector, tạo ra sự nhất quán tuyệt đối trong suy luận.

7. Ứng dụng thực tế của Transformer​

Bạn đang sử dụng Transformer hàng ngày mà có thể không nhận ra:

1. Dịch thuật tức thời: Google Translate hay DeepL đã chuyển sang dùng Transformer để bản dịch tự nhiên và thoát ý hơn.
2. Sáng tạo video: Các mô hình như Sora sử dụng "Spatial-Temporal Transformers" để tạo ra những video 3D nhất quán về mặt vật lý.
3. Lập trình: GitHub Copilot sử dụng Transformer để hiểu ngữ cảnh của toàn bộ dự án và gợi ý những đoạn code phức tạp.
4. Phân tích tài chính: Xử lý hàng triệu bản tin thị trường để đưa ra dự báo xu hướng trong tương lai.

Nguồn *** viết: https://aiotvn.com/transformer-la-gi/