Hva er en transformer i AI?
Revolusjonerende neural nettverksarkitektur basert på attention-mekanismer, grunnlaget for moderne språkmodeller.
Definisjon
Transformer er en revolusjonerende neural nettverksarkitektur introdusert i 2017, basert på self-attention mekanismer, som har blitt grunnlaget for moderne store språkmodeller og mange AI-gjennombrudd.
Formål
Transformer-arkitektur har som mål å forbedre sekvensmodellering ved å muliggjøre parallell prosessering og bedre håndtering av lange avhengigheter i data som tekst.
Funksjon
Transformers fungerer ved å bruke attention-mekanismer som lar modellen fokusere på relevante deler av input-sekvensen simultant, snarere enn å prosessere sekvensielt som tidligere arkitekturer.
Eksempel
GPT-serien, BERT, T5 og de fleste moderne språkmodeller er basert på transformer-arkitekturen, som også brukes i computer vision (Vision Transformers) og andre domener.
Relatert
Transformers er relatert til attention-mekanismer, språkmodeller, BERT, GPT, self-attention og moderne AI-arkitekturer.
Vil du lære mer?
Hvis du er nysgjerrig på å lære mer om Transformer - Transformer, ta kontakt med meg på X. Jeg elsker å dele ideer, svare på spørsmål og diskutere nysgjerrigheter om disse temaene, så ikke nøl med å stikke innom. Vi sees!
Hva er kreditter og tokens i AI-tjenester?
Credits/Tokens (Kreditter/Tokens) er måleenheter som brukes av AI-tjenestel...
Hva er Extreme Programming?
Extreme Programming eller XP er et smidig programvareutviklingsrammeverk so...
Hva er Backend for Frontend BFF?
Backend for Frontend (BFF) er et arkitekturmønster som innebærer å lage spe...