Због чега су трансформери добили предност?

Transformeri su stekli prednost zahvaljujući arhitekturi zasnovanoj na mehanizmu pažnje, koja omogućava efikasnu obradu sekvenci podataka bez rekurzije ili konvolucija.

Ključni razlozi uspeha:

• Self-Attention: omogućava modelu da istovremeno uzme u obzir kontekst celog ulaza, a ne samo lokalne susede, kao u RNN ili CNN.
• Paralelizacija: odsustvo rekurentnih veza omogućava efikasno treniranje modela na velikim skupovima podataka pomoću GPU.
• Fleksibilnost: transformeri se lako skaliraju i prilagođavaju različitim zadacima — od obrade teksta do slika.
• Poboljšan kvalitet: bolje hvataju dugoročne zavisnosti i kontekst, što je posebno važno za obradu prirodnog jezika.

Primer: model BERT koristi transformer za dvostrano kontekstualno razumevanje teksta, što je znatno poboljšalo kvalitet mnogih NLP zadataka.