Transformers: Attention's Age

I 2017 presenterte forskere Transformer-modellen i papiret «Attention is All You Need», som revolusjonerte naturlig språkbehandling (NLP). Tidligere modeller som RNN-er og LSTM-er behandlet ord sekvensielt, noe som begrenset deres evne til å håndtere lange setninger, noe som bremset opplæringen og hindret parallell behandling. Transformer løste disse problemene ved å bruke oppmerksomhet på seg selv, som tillot modellen å fokusere på viktige ord uavhengig av deres posisjon i en setning. Dette gjorde Transformer raskere og mer skalerbar, spesielt ved å utnytte parallellisering. Det eliminerte behovet for sekvensiell ordbehandling og forbedret forståelsen av komplekse forhold mellom ord. Modellens koder-dekoder-arkitektur behandler inngangssekvenser effektivt til utganger som oversettelser. Viktige funksjoner som oppmerksomhet med flere hoder, gjør at modellen kan fange opp forskjellige aspekter ved betydningen i en setning samtidig. Dekoderen genererer oversettelser trinn for trinn ved å fokusere kun på foregående ord, noe som sikrer nøyaktighet. Denne arkitekturen har blitt grunnlaget for mange moderne modeller som BERT og GPT, som i stor grad forbedrer ytelsen i ulike NLP-oppgaver.