Co je Transformer?
Neuronová síťová architektura používající attention mechanismy a tvořící základ moderních Large Language Models.
Definice
Transformer je neuronová síťová architektura, která používá attention mechanismy (zejména Self-Attention) pro zpracování sekvencí dat a tvoří základ většiny moderních Large Language Models.
Účel
Transformers revolucionalizují zpracování sekvenčních dat umožněním paralelního zpracování a efektivním zachycením dlouhodobých závislostí v textu, audio nebo jiných sekvenčních vstupech.
Funkce
Transformers fungují prostřednictvím Self-Attention mechanismů, které umožňují každému prvku sekvence "interagovat" se všemi ostatními prvky současně, místo jejich sekvenčního zpracování jako u RNNs.
Příklad
GPT (Generative Pre-trained Transformer) a BERT jsou prominentní příklady Transformer-based modelů, které revolucionalizovaly oblast zpracování přirozeného jazyka.
Související
Transformers úzce souvisí s Attention mechanismy, Self-Attention, Positional Encoding, Large Language Models a Encoder-Decoder architekturou.
Chcete se dozvědět více?
Pokud vás zajímá více o Transformer, kontaktujte mě na X. Rád sdílím nápady, odpovídám na dotazy a diskutuji o zajímavostech na toto téma, tak se nebojte zastavit. Těším se na vás!