Трансформер — это архитектура нейронных сетей, в которой обработка информации осуществляется через механизм внимания, а не последовательного прохождения. В статье разъясняется, как трансформер устроен, почему он заменил рекуррентные модели, каким образом внимание между токенами формирует контекст, и как эта структура стала основой современных языковых и мультимодальных моделей. Текст охватывает принципы токенизации, механизм self-attention, устройство энкодера и декодера, а также философские и этические аспекты, связанные с архитектурой без субъекта...

Ещё каких-то 6–7 лет назад нейросети с трудом справлялись с длинными текстами, а машинный перевод звучал как будто его делал уставший робот. Но в 2017 году всё изменилось. Google опубликовал статью с лаконичным названием «Attention is All You Need», в которой представил архитектуру под названием Transformer. Именно с неё началась революция в ИИ — от ChatGPT до современных систем автоматического перевода, генерации текста, анализа документов и голосовых ассистентов. В этой статье простыми словами...