Несколько причин, по которым языковые модели эффективнее работают с алгоритмом трансформер:

• Механизм самонаблюдения. 1 Позволяет трансформерам взвешивать важность различных слов в предложении при составлении прогнозов. 1 Это важно для понимания контекста, особенно в длинных предложениях. 1
• Распараллеливание. 1 В отличие от традиционных рекуррентных нейронных сетей, которые обрабатывают данные последовательно, трансформеры могут обрабатывать несколько слов одновременно, что делает их быстрее и эффективнее. 1
• Способность улавливать тонкие семантические взаимосвязи. 5 Блок внимания позволяет каждому вектору-представлению слова «общаться» со всеми остальными, чтобы адаптировать своё значение с учётом контекста. 5 Это даёт трансформерам возможность глубже проникать в смысл текста и генерировать более осмысленные и связные выходные данные. 5