Модель Transformer: как она изменила ИИ НАВСЕГДА (основана на GPT, BERT и многом другом!)

Модель Transformer, представленная Google Brain в эпохальной статье 2017 года «Внимание — это всё, что вам нужно» Васвани и соавторов, произвела фундаментальную революцию в области искусственного интеллекта, заменив традиционные рекуррентные и сверточные слои инновационным механизмом внутреннего внимания, что позволило реализовать беспрецедентную параллельную обработку и эффективно улавливать долгосрочные зависимости в последовательных данных. Этот архитектурный прорыв значительно ускорил прогресс в области обработки естественного языка (NLP), проложив путь к разработке мощных больших языковых моделей (LLM), таких как BERT от Google и серия GPT от OpenAI (включая GPT-3 и ChatGPT). Её структура кодировщика-декодера с многоголовочным внутренним вниманием позволяет модели эффективно оценивать релевантность различных входных данных, преодолевая вычислительные ограничения прежних рекуррентных нейронных сетей (RNN) и способствуя революции генеративного ИИ. Понимание влияния Transformer крайне важно для понимания текущего состояния и будущего развития глубокого обучения и современных приложений ИИ.

#TransformerModel #ИИ #НЛП #ГлубокоеОбучение #ГенеративныйИИ #LLM #МашинноеОбучение #Технологии