Архитектура нейронной сети, основанная на механизме внимания (attention mechanism), позволяющая модели обрабатывать последовательности данных (например, тексты) параллельно и эффективно учитывать зависимости между далёкими элементами. Стала фундаментом для современных LLM.
**Пример:** Трансформер-модель сохраняет смысл и ключевые детали длинной статьи при её сокращении или переработке, не теряя контекста и логических связей.
Трансформер (Transformer) — это архитектура нейронной сети, представленная в 2017 году компанией Google, которая произвела революцию в области обработки естественного языка (NLP) и стала основой для большинства современных больших языковых моделей (LLM). Её ключевая особенность — механизм внимания (attention mechanism), позволяющий модели взвешивать важность различных частей входной последовательности при обработке каждого элемента.
В отличие от предыдущих архитектур, таких как рекуррентные нейронные сети (RNN) и сети долгой краткосрочной памяти (LSTM), Трансформер обрабатывает все элементы входной последовательности параллельно, а не последовательно. Это значительно ускоряет обучение на больших объёмах данных и позволяет моделям улавливать долгосрочные зависимости между словами, что критически важно для понимания сложной семантики и контекста. Архитектура состоит из кодера и декодера, каждый из которых включает несколько слоёв с многоголовым механизмом внимания и полносвязными сетями. Такая структура позволяет эффективно кодировать входную информацию и генерировать выходную последовательность.
Основное преимущество Трансформера заключается в его способности эффективно масштабироваться и обучаться на огромных массивах текста, что привело к созданию мощных моделей, способных демонстрировать впечатляющие результаты в задачах машинного перевода, генерации текста, суммаризации и ответах на вопросы.