Hva er en transformer i AI?

Transformer er en revolusjonerende neural nettverksarkitektur introdusert i 2017, basert på self-attention mekanismer, som har blitt grunnlaget for moderne store språkmodeller og mange AI-gjennombrudd.

Transformer-arkitektur har som mål å forbedre sekvensmodellering ved å muliggjøre parallell prosessering og bedre håndtering av lange avhengigheter i data som tekst.

Transformers fungerer ved å bruke attention-mekanismer som lar modellen fokusere på relevante deler av input-sekvensen simultant, snarere enn å prosessere sekvensielt som tidligere arkitekturer.

GPT-serien, BERT, T5 og de fleste moderne språkmodeller er basert på transformer-arkitekturen, som også brukes i computer vision (Vision Transformers) og andre domener.

Transformers er relatert til attention-mekanismer, språkmodeller, BERT, GPT, self-attention og moderne AI-arkitekturer.