В нескольких словах
Трансформаторы — это современные нейронные сети, использующие механизм внимания для эффективной обработки данных, особенно в NLP. Они заменили RNN и CNN во многих задачах и лежат в основе моделей, таких как BERT и GPT.
Трансформаторы — это тип нейронной сети, который произвел революцию в области обработки естественного языка (NLP) и нашел применение в других областях глубокого обучения. Они были представлены в статье 2017 года «Attention Is All You Need» исследователями Google. Ключевой особенностью трансформеров является механизм внимания, который позволяет модели взвешивать важность различных частей входных данных при обработке. В отличие от рекуррентных нейронных сетей (RNN) и сверточных нейронных сетей (CNN), трансформеры могут обрабатывать входные данные параллельно, что делает их более эффективными для длинных последовательностей. Архитектура трансформеров обычно состоит из кодировщика и декодера, каждый из которых содержит несколько слоев внимания и полносвязных сетей. Механизм самовнимания позволяет модели учитывать взаимосвязи между всеми словами во входной последовательности. Архитектуры, основанные на трансформерах, такие как BERT, GPT и T5, стали основой для многих передовых моделей NLP, демонстрируя выдающиеся результаты в задачах машинного перевода, генерации текста, анализа настроений и многом другом.
