Трансформер

Трансформер — это архитектура нейронной сети, оптимизированная для обработки последовательных данных, таких как текст, аудио или видео. В отличие от рекуррентных нейронных сетей, трансформеры используют механизм внимания для моделирования долгосрочных зависимостей между элементами входной последовательности, что позволяет эффективно обрабатывать и генерировать данные переменной длины. Ключевые особенности включают разделение входа на токены, применение многоголовочного внимания, использование позиционных кодировок и параллельные вычисления. Обеспечивает высокую производительность в задачах классификации, генерации, перевода текста, обработки изображений и других приложениях искусственного интеллекта.

А теперь то же самое простыми словами

Трансформер похож на умного помощника, который может работать с разными типами данных: текстами, изображениями, аудио. Представьте, что вам нужно перевести текст с одного языка на другой, описать содержание картинки или расшифровать аудио. Трансформер может справиться со всеми этими задачами, потому что он понимает связи между элементами данных и может применять своё "понимание" к новой информации. Другие ИИ-модели работают только с одним типом данных, а трансформер гибко перестраивается и применяет общие знания в разных областях.