Почему трансформеры вытесняют рекуррентные нейросети в задачах обработки естественного языка?

Трансформеры вытесняют рекуррентные нейросети в задачах обработки естественного языка по нескольким причинам:

• Поддержка параллельного выполнения операций. dzen.ru Трансформеры могут одновременно обрабатывать сразу несколько частей входного текста, не ожидая завершения предыдущей операции. dzen.ru Это ускоряет вычисления и обучение модели, так как её составляющие могут функционировать независимо друг от друга. dzen.ru
• Механизм внимания. dzen.ru vc.ru Он позволяет модели сосредоточиваться на наиболее важных словах в каждом конкретном контексте, делая прямую связь между отдалёнными частями текста. dzen.ru Таким образом, последняя фраза способна учесть влияние первой без потери смысла, чего не хватало предыдущим архитектурам типа рекуррентных нейронных сетей. dzen.ru
• Возможность рассматривать весь текст как единую структуру. vc.ru В отличие от рекуррентных сетей, которые следуют последовательности, не видя общую картину, трансформеры создают конфигуративное поле — структуру, где смысл есть результат взаимного влияния элементов. vc.ru
• Обучение на больших объёмах данных. dzen.ru proglib.io Предварительное обучение трансформеров на огромных корпусах текстов позволяет им приобретать фундаментальные знания о языке, что облегчает последующую адаптацию к конкретным задачам. proglib.io