🤖 100 dager med generativt AI - Dag 3 - Oppmerksomhet er alt du trenger 🤖

Hvis det er ett forskningspapir som alle må lese, er det 'Attention Is All You Need.' Dette papiret introduserte Transformer-arkitekturen, grunnlaget for 'T' i GPT (Generative Pre-trained Transformer). Det er ganske komplisert, så hvis du ønsker en enklere versjon med grafikker og enklere tekst, vennligst sjekk ut arbeidet utført av Jay. ✅ Kort oppsummering av min forståelse så langt Papiret presenterer Transformer, en banebrytende modell i området for naturlig språkprosessering (NLP). I motsetning til tradisjonelle sekvens-til-sekvens-modeller som baserer seg på rekurrente neurale nettverk (RNNs) eller konvolusjonsneurale nettverk (CNNs), bruker Transformer selvoppmerksomhetsmekanismer til å håndtere avhengigheter mellom inndata og utdata uten hensyn til avstanden i sekvensen. Dette arkitekturen tillater mer parallellisering under trening, noe fører til betydelige hastighetsforbedringer. Modellen oppnår state-of-the-art-resultater i ulike oppgaver, spesielt i maskinoversettelse. ✅ Andre viktige høydepunkter 1️⃣ Selvoppmerksomhetsmekanismen: Dette muliggjør at modellen kan vurdere viktigheten av ulike ord i en setning, effektivt fange opp langdistanse-avhengigheter. 2️⃣ Parallellisering: Transformer-modellen prosesser alle ord i en sekvens samtidig, noe reduserer treningstiden dramatisk i forhold til RNNs og CNNs. 3️⃣ Prestasjon: Oppnår overlegen prestasjon på maskinoversettelsesoppgaver, setter nye standarder på datasett som WMT 2014 engelsk-tysk og engelsk-fransk oversettelse. 🔗 Ref Papir: https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2017/file/3f5ee243547dee91fbd053c1c4a845aa-Paper.pdf 🔗 Jay Blog: https://jalammar.github.io/illustrated-transformer/