Архитектура трансформатора — это тип архитектуры нейронной сети, который был представлен исследователями Google в статье 2017 года «Внимание — это все, что вам нужно». Он широко используется в задачах обработки естественного языка, включая языковой перевод, суммирование текста и генерацию текста, как в случае с ChatGPT.
Архитектура преобразователя основана на идее самоконтроля, которая позволяет модели взвешивать важность различных частей входных данных при прогнозировании. В традиционных архитектурах нейронных сетей модель обрабатывает входные данные последовательно, по одному элементу за раз. Но в архитектуре преобразователя модель может обрабатывать любую часть входных данных в любое время, что позволяет ей учитывать все входные данные при прогнозировании.
Архитектура преобразователя состоит из кодера и декодера. Кодер принимает ввод и преобразует его в набор скрытых состояний, которые затем передаются декодеру. Декодер генерирует выходные данные на основе этих скрытых состояний.
В архитектуре трансформатора также используется метод, называемый многоголовым вниманием, когда модель может одновременно обращать внимание на разные части ввода. Это позволяет модели фиксировать более сложные взаимосвязи между входом и выходом.
Таким образом, архитектура трансформатора представляет собой архитектуру нейронной сети, которая использует концепцию собственного внимания для взвешивания важности различных частей ввода, она состоит из кодировщика и декодера и использует многоголовое внимание, которое позволяет модели присутствовать к различным частям ввода одновременно, что делает его более эффективным и точным. Это архитектура, используемая ChatGPT и многими другими моделями НЛП.
