В чём особенность архитектуры трансформера в языковых моделях?

Некоторые особенности архитектуры трансформера в языковых моделях:

• Использование механизма внимания. 12 Он позволяет модели сосредоточиваться на наиболее важных словах в каждом конкретном контексте, делая прямую связь между отдалёнными частями текста. 1
• Способность обрабатывать последовательности параллельно. 5 Это значительно ускоряет обучение и вывод. 5
• Эффективное улавливание дальних зависимостей в данных. 5 Это важно для понимания контекста в языковых моделях. 5
• Масштабируемость. 5 Архитектура позволяет создавать всё более крупные и мощные модели. 5
• Универсальность применения. 5 Трансформеры используются в различных задачах обработки естественного языка, включая машинный перевод, ответы на вопросы, генерацию текста и анализ настроений. 5

Трансформер состоит из двух частей: энкодера и декодера: 34

• Энкодер извлекает информацию из входящей последовательности (например, текста) и преобразует его в вектор чисел, который максимально точно описывает исходные данные. 34
• Декодер преобразует числовой вектор обратно в текст или другое смысловое выражение, которое требуется от модели. 3

На основе архитектуры трансформера построены, например, такие языковые модели, как BERT и GPT. 3