Как архитектура Transformer влияет на производительность больших языковых моделей?

Архитектура Transformer положительно влияет на производительность больших языковых моделей (LLM). www.unite.ai Вот некоторые способы:

• Механизм внутреннего внимания позволяет модели взвешивать важность различных слов или токенов в данном контексте. www.unite.ai
• Обработка входных последовательностей параллельно, а не последовательно, что приводит к более быстрому и эффективному обучению. www.unite.ai
• Возможность фиксировать долгосрочные зависимости и отношения в тексте. www.unite.ai Это важно для понимания контекста и создания связного языка. www.unite.ai
• Возможность обрабатывать все части предложения одновременно. www.truefoundry.com Это не только ускоряет время обработки, но и обеспечивает более глубокое понимание контекста, независимо от того, на каком расстоянии друг от друга находятся слова в предложении. www.truefoundry.com

Архитектура Transformer стала основой для многих современных LLM, включая серию GPT, BERT и T5. www.unite.ai