Transformer là một kiến trúc mạng nơ-ron tiên tiến dựa trên nguyên lý của học sâu.
Nó có khả năng mô hình hóa ngữ cảnh và ý nghĩa phức tạp trong văn bản và được sử dụng trong nhiều ứng dụng và trường hợp sử dụng NLP. Ưu điểm của transformer bao gồm xử lý song song, hiểu quan hệ và ngữ cảnh, và mô hình ngôn ngữ. Nhược điểm của nó bao gồm đòi hỏi nhiều tài nguyên tính toán. Lý thuyết “Attention is All You Need” là cơ sở cho sức mạnh của transformer trong việc hiểu quan hệ và ngữ cảnh giữa các token.
- Transformer là một kiến trúc mạng nơ-ron tiên tiến dựa trên nguyên lý của học sâu.
- Nó có khả năng mô hình hóa ngữ cảnh và ý nghĩa phức tạp trong văn bản và được sử dụng trong nhiều ứng dụng và trường hợp sử dụng NLP.
- Ưu điểm của transformer:
- Xử lý song song: Xử lý tất cả các token trong một câu đồng thời, giúp tăng tốc độ tính toán.
- Hiểu quan hệ và ngữ cảnh: Có khả năng hiểu quan hệ và ngữ cảnh giữa các token, kể cả khi chúng không liền kề nhau.
- Mô hình ngôn ngữ: Giúp xây dựng các mô hình ngôn ngữ tổng quát và cung cấp khả năng học chuyển giao cho nhiều ứng dụng.
Các giá trị định lượng và tên của các lý thuyết:
- Giá trị định lượng:
- Xử lý song song: Transformer xử lý tất cả các token đầu vào đồng thời.
- Hiểu quan hệ và ngữ cảnh: Transformer có khả năng hiểu được mối quan hệ giữa các token và ngữ cảnh của chúng.
- Mô hình ngôn ngữ: Transformer có thể được sử dụng để xây dựng các mô hình ngôn ngữ tổng quát và thực hiện học chuyển giao.
- Tên của các lý thuyết:
- “Attention is All You Need”
Ưu điểm và nhược điểm của mỗi lý thuyết:
- Transformer:
- Ưu điểm:
- Xử lý song song: Tăng tốc độ tính toán bằng cách xử lý đầu vào song song.
- Hiểu quan hệ và ngữ cảnh: Hiểu được mối quan hệ và ngữ cảnh giữa các token, giúp cải thiện hiệu suất của mô hình.
- Mô hình ngôn ngữ: Có thể được sử dụng cho nhiều ứng dụng khác nhau nhờ vào khả năng học chuyển giao.
- Nhược điểm:
- Đòi hỏi nhiều tài nguyên tính toán: Transformer có thể đòi hỏi nhiều tài nguyên tính toán, đặc biệt là khi xử lý các bộ dữ liệu lớn.
- Ưu điểm:
- Lý thuyết “Attention is All You Need”:
- Tựa đề đề xuất: “Attention is All You Need: Exploring the Power of Attention Mechanisms in Neural Network Architectures
