В чём преимущества трансформеров по сравнению с рекуррентными нейронными сетями (RNN) в задачах обработки последовательных данных?

Некоторые преимущества трансформеров перед рекуррентными нейронными сетями (RNN) в задачах обработки последовательных данных:

• Параллельная обработка. sky.pro sysblok.ru В отличие от RNN, которые обрабатывают данные последовательно, трансформеры могут обрабатывать всю последовательность одновременно. sky.pro Это значительно ускоряет обучение и позволяет использовать более мощные аппаратные ресурсы, такие как графические процессоры (GPU). sky.pro
• Обработка длинных последовательностей. sky.pro Трансформеры могут эффективно учитывать контекст на больших расстояниях, что делает их идеальными для задач, требующих понимания длинных текстов. sky.pro
• Способность учитывать сложный контекст. serverflow.ru Трансформеры превосходят традиционные модели в задачах, где требуется глубокое понимание контекста. serverflow.ru Например, они могут анализировать многозначные слова или сложные структуры предложений, правильно интерпретируя их смысл. serverflow.ru
• Гибкость и масштабируемость. sky.pro Трансформеры легко адаптируются для обучения на огромных наборах данных. serverflow.ru Архитектура позволяет увеличивать количество слоёв или голов внимания, улучшая точность и производительность модели без существенных изменений в структуре. serverflow.ru
• Поддержка многозадачности. serverflow.ru Благодаря модульной структуре трансформеры способны решать несколько задач одновременно, например, переводить текст и анализировать тональность в рамках одной модели. serverflow.ru