Τι είναι η Αρχιτεκτονική Transformer;
Το Transformer είναι η αρχιτεκτονική νευρωνικών δικτύων που εισήχθη το 2017 στο landmark paper «Attention Is All You Need» από ερευνητές Google. Αντικατέστησε τις παλαιότερες RNN/LSTM αρχιτεκτονικές και έγινε η βάση για GPT, BERT, T5, Claude, Gemini και σχεδόν κάθε σύγχρονο LLM.
Καινοτομία: ο μηχανισμός self-attention επιτρέπει παράλληλη επεξεργασία ακολουθιών (αντί σειριακής), κλιμάκωση σε υπολογιστές με GPU και λήψη υπόψη μακρών εξαρτήσεων στο κείμενο.
Βασικά Στοιχεία
Encoder: επεξεργάζεται είσοδο και δημιουργεί εκπαίδευση context. Decoder: παράγει έξοδο χρησιμοποιώντας encoder output και τη μέχρι τώρα παραγόμενη ακολουθία. Encoder-only μοντέλα (BERT): κατανόηση κειμένου. Decoder-only (GPT): δημιουργία κειμένου. Encoder-decoder (T5): seq2seq (μετάφραση, σύνοψη).
Σημασία για Enterprise ΤΝ
Η κατανόηση Transformer αρχιτεκτονικής βοηθά επιχειρηματικούς αρχιτέκτονες ΤΝ να επιλέγουν κατάλληλα μοντέλα, να κατανοούν περιορισμούς (context window, inference cost) και να σχεδιάζουν αποτελεσματικά συστήματα ΤΝ.