Čím získaly transformátory výhodu?

Transformátory získaly výhodu díky architektuře založené na mechanismu pozornosti, která umožňuje efektivně zpracovávat sekvence dat bez rekurze nebo konvolucí.

Klíčové důvody úspěchu:

• Self-Attention: umožňuje modelu zohlednit kontext celého vstupu současně, nikoli pouze lokální sousedy, jako v RNN nebo CNN.
• Paralelizace: absence rekurentních spojení umožňuje efektivní trénink modelů na velkých datech pomocí GPU.
• Flexibilita: transformátory jsou snadno škálovatelné a přizpůsobitelné různým úkolům — od zpracování textu po obrázky.
• Zlepšená kvalita: lépe zachycují dlouhodobé závislosti a kontext, což je zvláště důležité pro zpracování přirozeného jazyka.

Příklad: model BERT používá transformátor pro obousměrné kontextové porozumění textu, což výrazně zvýšilo kvalitu mnoha úkolů NLP.