Co to jest Transformer?

Transformer to architektura sieci neuronowej wprowadzona w 2017 roku, oparta na mechanizmie self-attention, która revolutionized przetwarzanie języka naturalnego i stała się fundamentem dla nowoczesnych modeli językowych.

Celem architektury Transformer było stworzenie efektywniejszego sposobu przetwarzania sekwencji danych, eliminując ograniczenia wcześniejszych architektur i umożliwiając równoległe przetwarzanie całych sekwencji.

Transformer funkcjonuje poprzez mechanizm attention, który pozwala modelowi "zwracać uwagę" na różne części danych wejściowych jednocześnie, bez konieczności przetwarzania sekwencji krok po kroku.

GPT (Generative Pre-trained Transformer) oraz BERT używają architektury Transformer, co pozwala im na rozumienie kontekstu w całych zdaniach jednocześnie, a nie tylko word po word.

• Attention Mechanism
• Neural Architecture
• Self-Attention
• Foundation Models