Преобразователи — это тип архитектуры нейронной сети, который широко используется для задач обработки естественного языка, таких как языковой перевод, обобщение текста и ответы на вопросы. Они были представлены в статье Vaswani et al. «Внимание — это все, что вам нужно». в 2017 году и с тех пор получили широкое распространение в машинном обучении.
Одним из ключевых преимуществ преобразователей является их способность эффективно обрабатывать долгосрочные зависимости в последовательных данных, таких как текст на естественном языке. Они делают это с помощью механизмов внутреннего внимания, которые позволяют модели по-разному взвешивать различные входные элементы при вычислении выходных данных. Это позволяет преобразователям моделировать отношения между входными элементами, расположенными далеко друг от друга во входной последовательности, что особенно полезно для таких задач, как языковой перевод, где важен порядок слов.
Еще одним преимуществом преобразователей является их высокая способность к распараллеливанию, что делает их более эффективными для обучения и работы на оборудовании, чем многие другие типы нейронных сетей. Они также хорошо справляются с широким кругом задач, что делает их универсальными инструментами для обработки естественного языка.
Одним из недостатков преобразователей является то, что их сложнее интерпретировать, чем некоторые другие типы архитектур нейронных сетей. Это может затруднить понимание того, как модель принимает решения, и выявление потенциальных проблем или предубеждений в модели.
Несмотря на это ограничение, преобразователи стали популярными для задач обработки естественного языка из-за их высокой производительности и эффективности. Они, вероятно, останутся важным инструментом в области машинного обучения в ближайшие годы.
