Что такое Transformer — архитектура нейросетей
Transformer — архитектура нейронных сетей, предложенная Google в 2017 году. Стала основой для всех современных языковых моделей: GPT, Claude, Gemini, LLaMA и других.
Transformer был представлен в статье «Attention Is All You Need» и произвёл революцию в обработке естественного языка. Ключевая инновация — механизм внимания (self-attention), позволяющий модели учитывать связи между всеми словами в тексте одновременно, а не последовательно. Это дало огромный выигрыш в скорости обучения и качестве. До Transformer использовались рекуррентные сети (RNN, LSTM), которые обрабатывали текст последовательно. Transformer позволяет параллельную обработку, что идеально подходит для современных GPU.
Примеры использования
- •GPT — использует декодер Transformer для генерации текста
- •BERT — использует энкодер Transformer для понимания текста
- •Vision Transformer (ViT) — адаптация для обработки изображений
Попробуйте Transformer в Stone AI
Открыть AI-чат →