Transformers: Attentions tidsålder

2017 presenterade forskare transformermodellen i artikeln "Attention is All You Need", vilket revolutionerade bearbetning av naturligt språk (NLP). Tidigare modeller, som RNN och LSTM, bearbetade ord i följd, vilket begränsade deras förmåga att hantera långa meningar, saktade ned träningen och hindrade parallell bearbetning. Transformer löste dessa problem genom att använda självövervakning, vilket gjorde det möjligt för modellen att fokusera på viktiga ord oavsett var de stod i meningen. Detta gjorde Transformer snabbare och mer skalbar, särskilt genom att använda parallellisering. Det eliminerade behovet av sekventiell ordbehandling och förbättrade förståelsen av komplexa relationer mellan ord. Modellens kodnings- och avkodningsarkitektur bearbetar effektivt indataserier till utdata, till exempel översättningar. Viktiga funktioner som multi-head attention gör att modellen kan fånga olika aspekter av en meningars innebörd samtidigt. Avkodaren genererar översättningar steg för steg genom att fokusera endast på de föregående orden, vilket säkerställer noggrannhet. Denna arkitektur har blivit grunden för många toppmoderna modeller, som BERT och GPT, och har i hög grad förbättrat prestandan i olika NLP-uppgifter.