Декількома словами
Трансформери — це сучасні нейронні мережі, що використовують механізм уваги для ефективної обробки даних, особливо в NLP. Вони замінили RNN та CNN у багатьох завданнях і лежать в основі моделей, таких як BERT та GPT.
Трансформери — це тип нейронної мережі, який здійснив революцію в галузі обробки природної мови (NLP) та знайшов застосування в інших сферах глибокого навчання. Вони були представлені у статті 2017 року «Attention Is All You Need» дослідниками Google. Ключовою особливістю трансформерів є механізм уваги, який дозволяє моделі зважувати важливість різних частин вхідних даних при обробці. На відміну від рекурентних нейронних мереж (RNN) та згорткових нейронних мереж (CNN), трансформери можуть обробляти вхідні дані паралельно, що робить їх ефективнішими для довгих послідовностей. Архітектура трансформерів зазвичай складається з кодувальника та декодера, кожен з яких містить кілька шарів уваги та повнозв'язних мереж. Механізм самовідданості дозволяє моделі враховувати взаємозв'язки між усіма словами у вхідній послідовності. Архітектури, засновані на трансформерах, такі як BERT, GPT і T5, стали основою для багатьох передових моделей NLP, демонструючи видатні результати в завданнях машинного перекладу, генерації тексту, аналізу настроїв та багато іншого.
