Архитектура трансформера помогает ускорить машинное обучение благодаря следующим особенностям:

• Параллельная обработка данных. 2 В отличие от рекуррентных нейронных сетей, которые обрабатывают данные последовательно, трансформеры могут обрабатывать всю последовательность одновременно. 2 Это значительно ускоряет обучение и позволяет использовать более мощные аппаратные ресурсы, такие как графические процессоры (GPU). 2
• Модульность. 1 Трансформеры состоят из отдельных блоков, количество которых можно наращивать по мере необходимости. 1 Это упрощает масштабирование. 1
• Методы сжатия и ускорения. 1 Для уменьшения вычислительных затрат и ускорения работы моделей используются более короткие представления чисел (например, FP16 вместо FP32) и разреженные матрицы. 1 Эти методы позволяют сократить объём данных, а также уменьшить количество операций, необходимых для выполнения вычислений. 1
• Предварительное обучение на больших данных. 1 Предварительное обучение трансформеров на огромных корпусах текстов позволяет им приобретать фундаментальные знания о языке, что облегчает последующую адаптацию к конкретным задачам. 1
• Постоянная оптимизация алгоритмов обучения. 1 Исследователи непрерывно совершенствуют методы тренировки трансформеров — это позволяет им лучше масштабироваться и обобщать знания. 1