"Революция ИИ, которую вы не ожидали: Как "Внимание - это все, что вам нужно" изменило все"

Архитектура Transformer произвела революцию в обработке естественного языка, превзойдя предыдущие модели RNN и CNN. RNN, хотя и были эффективными, были медленными из-за последовательной обработки и боролись с дальнодействующими зависимостями. СНС, лучше подходящие для распараллеливания, все еще имели ограничения в обработке дальних зависимостей. В Трансформере было введено «внимание» — механизм, позволяющий модели фокусироваться на соответствующих частях входной последовательности. Этот механизм внимания заменил рекуррентность и свертки, сделав возможной параллельную обработку. Архитектура Transformer использует структуру кодера-декодера с несколькими «головками внимания» для всестороннего понимания. Позиционные кодировки устраняют потерю порядка слов при параллельной обработке. Масштабированное внимание точечного продукта вычисляет веса внимания на основе векторов запроса, ключа и значения. Тщательное обучение с использованием больших наборов данных и таких методов, как сглаживание меток и отсеивание, способствовали его успеху. Трансформер достиг самых современных результатов в области машинного перевода и проложил путь к продвинутым магистрам права. Его распараллеливаемый характер значительно ускоряет обучение и вывод.