In 2017 introduceerden onderzoekers het Transformer-model in de paper "Attention is All You Need", een revolutie in de natuurlijke taalverwerking (NLP). Eerdere modellen zoals RNN's en LSTMs verwerkten woorden sequentieel, wat hun vermogen om lange zinnen te verwerken beperkte, de training vertraagde en parallelle verwerking belemmerde. De Transformer loste deze problemen op door gebruik te maken van zelf-aandacht, waardoor het model zich kon richten op belangrijke woorden, ongeacht hun positie in een zin. Dit maakte de Transformer sneller en schaalbaarder, vooral door het gebruik van parallellie. Het elimineerde de noodzaak van sequentiële woordverwerking en verbeterde het inzicht in complexe relaties tussen woorden. De encoder-decoderarchitectuur van het model verwerkt ingangsreeksen efficiënt tot uitgangen zoals vertalingen. Belangrijke kenmerken zoals multi-head-aandacht maken het mogelijk dat het model verschillende aspecten van betekenis in een zin tegelijkertijd vastlegt. De decoder genereert vertalingen stap voor stap door zich alleen te richten op voorafgaande woorden, waardoor nauwkeurigheid wordt verzekerd. Deze architectuur is de basis geworden voor veel ultramoderne modellen zoals BERT en GPT, die de prestaties bij verschillende NLP-taken enorm hebben verbeterd.
hackernoon.com
Transformers: Age of Attention
Create attached notes ...