Трансформеры: Эпоха внимания

В 2017 году исследователи представили модель Transformer в статье «Attention is All You Need», совершив революцию в обработке естественного языка (NLP). Предыдущие модели, такие как RNN и LSTM, обрабатывали слова последовательно, что ограничивало их способность обрабатывать длинные предложения, замедляло обучение и препятствовало параллельной обработке. Transformer решил эти проблемы, используя механизм собственного внимания, позволяющий модели сосредотачиваться на важных словах независимо от их положения в предложении. Это сделало Transformer более быстрым и масштабируемым, особенно благодаря использованию параллелизации. Это устранило необходимость в последовательной обработке слов и улучшило понимание сложных отношений между словами. Архитектура кодировщика-декодировщика модели эффективно преобразует входные последовательности в выходные данные, такие как переводы. Такие ключевые функции, как многоголовое внимание, позволяют модели одновременно захватывать различные аспекты значения в предложении. Декодер генерирует переводы пошагово, фокусируясь только на предыдущих словах, что обеспечивает точность. Эта архитектура стала основой для многих современных моделей, таких как BERT и GPT, значительно улучшив производительность в различных задачах НЛП».