Hvad er en Transformer?

Revolutionerende neural network-arkitektur baseret på attention-mekanismer, der danner grundlag for moderne sprogmodeller.

🤖

Definition

Transformer er en neural network-arkitektur baseret på attention-mekanismer, der revolutionerede sprogprocessering og danner grundlag for moderne store sprogmodeller som GPT og BERT.

🎯

Formål

Transformers har til formål at behandle sekvenser (som tekst) mere effektivt end tidligere arkitekturer ved at tillade parallel processing og bedre langdistance-afhængigheder.

⚙️

Funktion

Transformers fungerer gennem self-attention mekanismer, der lader modellen fokusere på relevante dele af input-sekvensen og behandle alle positioner samtidigt.

🌟

Eksempel

GPT-modeller (Generative Pre-trained Transformers) er bygget på transformer-arkitekturen og kan forstå og generere sammenhængende tekst på tværs af mange domæner.

🔗

Relateret

Transformers er grundlaget for attention mechanisms, BERT, GPT og næsten alle moderne sprogmodeller.

🍄

Vil du vide mere?

Hvis du er nysgerrig efter at lære mere om Transformer, så kontakt mig på X. Jeg elsker at dele idéer, besvare spørgsmål og diskutere nysgerrigheder om disse emner, så tøv ikke med at kigge forbi. Vi ses!