Co to jest Transformer?

Architektura sieci neuronowej oparta na mechanizmie attention, podstawa nowoczesnych LLM.

🤖

Definicja

Transformer to architektura sieci neuronowej wprowadzona w 2017 roku, oparta na mechanizmie self-attention, która revolutionized przetwarzanie języka naturalnego i stała się fundamentem dla nowoczesnych modeli językowych.

🎯

Cel

Celem architektury Transformer było stworzenie efektywniejszego sposobu przetwarzania sekwencji danych, eliminując ograniczenia wcześniejszych architektur i umożliwiając równoległe przetwarzanie całych sekwencji.

⚙️

Funkcja

Transformer funkcjonuje poprzez mechanizm attention, który pozwala modelowi "zwracać uwagę" na różne części danych wejściowych jednocześnie, bez konieczności przetwarzania sekwencji krok po kroku.

💡

Przykład

GPT (Generative Pre-trained Transformer) oraz BERT używają architektury Transformer, co pozwala im na rozumienie kontekstu w całych zdaniach jednocześnie, a nie tylko word po word.

🔗

Powiązane

🍄

Chcesz dowiedzieć się więcej?

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej na temat Transformer, skontaktuj się ze mną na X. Uwielbiam dzielić się pomysłami, odpowiadać na pytania i omawiać ciekawostki na te tematy, więc nie wahaj się wpaść. Do zobaczenia!