Трансформеры - это особый класс нейронных сетей, который был представлен в 2017 году и сразу же стал очень популярным благодаря своей эффективности в обработке естественного языка. Он основан на механизме внимания (attention mechanism), который позволяет модели находить зависимости между словами в тексте.
Основным преимуществом трансформеров является возможность работы с последовательностями переменной длины, что делает их очень удобными для решения задач обработки естественного языка, таких как машинный перевод, вопросно-ответные системы, сентимент-анализ и многое другое.
Основные компоненты трансформера - это энкодер и декодер. Энкодер преобразует входные данные во внутреннее представление, а декодер генерирует выходные данные на основе этого представления. Важной частью трансформера является механизм внимания, который позволяет модели сосредоточиться на определенных частях входных данных во время обучения и вывода.
Трансформеры являются одними из наиболее мощных и гибких архитектур нейронных сетей для обработки естественного языка и широко применяются в индустрии и исследованиях. Они позволяют получать высокие результаты в задачах, связанных с работой с текстовыми данными, и продолжают привлекать внимание исследователей со всего мира.