Kas ir Transformer?
Transformer ir neironu tīklu arhitektūra, kas tika ieviesta 2017. gadā ar pētniecisko darbu 'Attention Is All You Need'. Tā ir kļuvusi par pamatu gandrīz visiem mūsdienu lielajiem valodas modeļiem (LLM), ieskaitot GPT, Claude, Llama un citus. Transformer galvenā inovācija ir pašuzmanības mehānisms, kas ļauj modelim apstrādāt visus ievades elementus paralēli, vienlaikus uztverot attiecības starp tiem.
Transformer arhitektūra ietver: ievades iegulšanu (vārdu pārvēršana vektoros), pozicionālo kodēšanu (secības informācijas saglabāšana), vairākgalvu pašuzmanību (attiecību uztveršana starp visiem elementiem), tiešās padeves tīklus (nelineāras transformācijas) un slāņu normalizēšanu (apmācības stabilizēšana). Šie komponenti ir sakārtoti atkārtojamos blokos — mūsdienu lielajiem modeļiem ir desmitiem vai simtiem šādu bloku.
Varianti un ietekme
Transformer arhitektūra ir radījusi vairākus variantus: tikai kodētājs (BERT — labāks izpratnei), tikai dekodētājs (GPT — labāks ģenerēšanai) un kodētājs-dekodētājs (T5 — labāks pārveidošanas uzdevumiem). Tā ir pārveidojusi ne tikai NLP, bet arī datorredzi, audio apstrādi un daudzmodālus lietojumus.