Трансформеры остаются одной из важнейших архитектур в области искусственного интеллекта благодаря своей способности работать с последовательными данными и анализировать длинные контексты. Эта архитектура, впервые представленная в работе Attention is All You Need, включает в себя идею механизма внимания, который позволяет модели сосредоточиваться на различных частях входных данных, распределяя внимание по всей последовательности.
Основной особенностью трансформеров является механизм внимания, который позволяет модели "сосредотачиваться" на разных частях входных данных, вне зависимости от их позиции в последовательности.
В отличие от рекуррентных нейронных сетей (RNN), которые последовательно обрабатывают данные, трансформеры могут анализировать всю последовательность одновременно, что значительно ускоряет обучение и улучшает качество предсказаний.
Благодаря параллельной обработке данных, трансформеры могут обрабатывать большие объёмы информации с высокой скоростью и точностью. Это особенно полезно для задач, таких как перевод текста, создание резюме, обработка больших текстовых данных и т.д.
Модели, построенные на основе трансформеров, могут иметь миллиарды параметров, что позволяет им решать сложные задачи, такие как написание текстов, программирование и другие виды генерации контента.
Входное окно (или контекстное окно) — это максимальное количество токенов, которые модель может принять одновременно для обработки. Чем больше входное окно, тем больше информации модель может "помнить" в одном запросе, будь то текст, код или контекст диалога. Например, у GPT4o входное окно составляет 128,000 токенов, она способна учитывать целые книги или длинные документы.
Выходное окно — это количество токенов, которое модель может сгенерировать в ответ. Для большинства моделей это число ограничено. В случае GPT-4o лимит на количество токенов, доступных для генерации, составляет 4096 токенов.
Трансформеры, особенно современные, такие как GPT-4o и LLAMA, обладают большими контекстными окнами, которые позволяют моделям учитывать большие последовательности текста за один раз, что делает их полезными для написания книг и длинных статей, а также анализа больших документов и программного кода.
Эта модель является одной из самых популярных на основе трансформера. ChatGPT применяется для генерации текста, написания статей, ведения диалогов, программирования и перевода. Благодаря своему большому контекстному окну, эта модель может анализировать и обрабатывать большие объемы текста за один раз, что делает её особенно полезной для работы с длинными документами или сложными запросами.
LLAMA — это одна из наиболее современных моделей, основанных на трансформерах. Она была разработана для более эффективного использования вычислительных ресурсов, чем предыдущие версии трансформеров. Модель успешно применяется в решении задач программирования, генерации кода, написания статей и других задач, связанных с естественным языком.
Claude — это модель, разрабатываемая Anthropic и предназначенная для безопасной генерации текста с акцентом на многозадачность. Она используется в сложных сценариях, таких как анализ больших объемов данных, генерация технической документации и улучшение контента. В 2024 году Claude 3.5 продолжает развиваться в области обеспечения конфиденциальности данных при взаимодействии с пользователями.
Gemini, разработанная Google DeepMind, используется для комплексного анализа данных, генерации текста и автоматизации решений в области здравоохранения и науки. Её применение варьируется от создания медицинских отчетов до исследования данных в научных проектах.
