Трансформеры превосходят традиционные рекуррентные сети по следующим причинам:
Обработка длинных последовательностей. sky.pro Благодаря механизму внимания трансформеры могут эффективно учитывать контекст на больших расстояниях, что делает их идеальными для задач, требующих понимания длинных текстов. sky.pro
Параллельная обработка данных. sky.pro serverflow.ru В отличие от рекуррентных сетей, трансформеры не требуют последовательной обработки входных данных. serverflow.ru Это делает их значительно быстрее и позволяет эффективно использовать вычислительные ресурсы, такие как графические процессоры (GPU). serverflow.ru
Гибкость и масштабируемость. sky.pro serverflow.ru 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
Примеры полезных ответов Поиска с Алисой на вопросы из разных сфер. Вопросы сгенерированы нейросетью YandexGPT для актуальных тем, которые определяются на базе обобщённых запросов к Поиску с Алисой.