Ich interessiere mich für künstliche Intelligenz und möchte mehr darüber erfahren, wie ein Transformatorenmodell funktioniert, könnten Sie es mir erklären?
Dieses Transformator-Modell ist eine Art von neuronalen Netzwerk-Architektur, die in dem Papier eingeführt wurde "Achtung ist alles, was Sie brauchen" von Google im Jahr 2017. Es wird ein Transformator genannt, weil es auf der Idee der Selbstaufmerksamkeit basiert, die das Modell auf verschiedene Teile des Eingangs bei der Verarbeitung konzentrieren ermöglicht. Die Transformator-Architektur wird vor allem für Aufgaben wie natürliche Sprachverarbeitung (NLP) verwendet, die sequentielle Eingabe, wie Text. Das Modell besteht aus einem Encoder und einem Decoder. Der Encoder nimmt in die Eingangssequenz und produziert eine Reihe von versteckten Zuständen, die dann an den Decoder übergeben werden, um die Ausgabesequenz zu produzieren. Eine wichtige Komponente des Transformator-Modells ist der Selbstaufmerksamkeitsmechanismus. Selbstaufmerksamkeit ermöglicht das Modell, die Bedeutung der verschiedenen Teile des Eingangs bei der Verarbeitung zu wiegen. Das Modell tut dies durch die Berechnung einer Reihe von Aufmerksamkeit Gewichten, die verwendet werden, um den Beitrag jedes Eingangselements zum Ausgang abwägen.