Prompt Battle

Архитектура трансформеров, представленная в статье 2017 года "Attention is All You Need", произвела революцию в обработке естественного языка. В отличие от предыдущих моделей seq2seq, основанных на рекуррентных нейронных сетях, трансформеры используют механизм self-attention для параллельной обработки целых последовательностей. Это обеспечивает гораздо более быстрое обучение и лучшую обработку дальних зависимостей. Архитектура состоит из кодировщика и декодировщика, каждый из которых включает несколько слоёв self-attention и feed-forward сетей. Ключевые инновации включают multi-head attention, позволяющий модели обращать внимание на разные позиции одновременно, и позиционное кодирование, сохраняющее информацию о порядке элементов. Трансформеры лежат в основе моделей BERT, GPT и T5, которые достигли лучших результатов по множеству NLP-бенчмарков.