Что такое трансформеры (Transformers)

Трансформеры (transformers) — это современная архитектура нейронных сетей, основанная исключительно на механизмах внимания, без использования рекуррентных или сверточных слоев. Они особенно эффективны в задачах NLP и позволяют обрабатывать последовательности параллельно, что значительно ускоряет обучение.

Трансформеры (transformers) — это архитектура, которая произвела революцию в NLP. В отличие от RNN, которые обрабатывают данные последовательно, трансформеры обрабатывают все элементы последовательности одновременно, используя механизм self-attention. Это позволяет модели взвешивать важность различных слов в последовательности при кодировании каждого слова.

Ключевые компоненты трансформера:

• Self-Attention: Позволяет модели смотреть на другие слова во входной последовательности при кодировании определенного слова.
• Multi-Head Attention: Позволяет модели совместно обращать внимание на информацию из разных подпространств представлений.
• Позиционное кодирование (Positional Encoding): Добавляет информацию о порядке слов в последовательности, поскольку архитектура сама по себе не учитывает порядок.

Трансформеры стали основой для таких моделей, как BERT, GPT и T5, которые достигли революционных результатов во многих задачах NLP.