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...

Трансформеры - это архитектура нейронных сетей, которая используется для обработки последовательностей данных. Они используются для предсказания и классификации текстов, а также для построения моделей машинного обучения. Трансформеры представляют собой мощную архитектуру нейронных сетей, которая позволяет обрабатывать последовательности данных и предсказывать или классифицировать текст. Если вы хотите начать кодить трансформеры, вам понадобится начать с изучения базовых понятий машинного обучения и нейронных сетей...