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!
Co je downstream?
Odkazuje na aktivity od přijetí žádosti po dokončení služby pro zákazníka v...
Co je AI agent?
Agent je autonomní systém AI, který dokáže vnímat své prostředí, zpracováva...
Co je přístup transformace Bottom-Up?
V agilní transformaci znamená přístup Bottom-Up, že týmy a jednotlivci inic...