Co to jest Transformer?

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

• Attention Mechanism
• Neural Architecture
• Self-Attention
• Foundation Models

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!