Трансформер — это архитектура нейронной сети, которая предназначена для обработки последовательностей, таких как текст на естественном языке. Она была разработана в 2017 году исследователями из Google Brain и показала выдающиеся результаты в различных задачах обработки естественного языка, включая машинный перевод, автоматическое реферирование и генерацию текста.
В отличие от рекуррентных нейронных сетей (RNN), трансформеры не требуют обработки последовательностей по порядку. Вместо этого они используют механизм внимания, который позволяет им учитывать информацию из любой части последовательности при обработке любого ее элемента.
Механизм внимания работает следующим образом:
- Для каждого элемента выходной последовательности декодера вычисляется значение внимания для каждого элемента входной последовательности.
- Эти значения внимания используются для взвешивания выходов каждого слоя энкодера.
- Взвешенные выходы энкодера затем используются для вычисления выхода соответствующего слоя декодера.
В целом, трансформеры можно рассматривать как нейронные сети, которые могут обрабатывать информацию из любой части последовательности при обработке любого ее элемента. Это делает их особенно эффективными для задач, связанных с обработкой естественного языка, где важно учитывать контекст.
Вот несколько примеров того, как трансформеры используются в настоящее время:
- Google Translate использует трансформеры для перевода языков.
- OpenAI GPT-3 использует трансформеры для генерации текста, перевода языков и написания различных видов творческого контента.
- Facebook AI ParlAI использует трансформеры для обучения агентов искусственного интеллекта, которые могут общаться и сотрудничать друг с другом.
Трансформеры — это быстро развивающаяся область технологий, и они имеют потенциал для революционизации многих областей, включая обработку естественного языка, машинное обучение и искусственный интеллект.