В чём особенность архитектуры трансформера в языковых моделях?

Некоторые особенности архитектуры трансформера в языковых моделях:

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

Трансформер состоит из двух частей: энкодера и декодера: blog.skillfactory.ru yandex.cloud

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

На основе архитектуры трансформера построены, например, такие языковые модели, как BERT и GPT. blog.skillfactory.ru