Мир ChatGPT: Понимание и Применение Искусственного Интеллекта. Виталий Александрович Гульчеев

Need" (Внимание – это все, что вам нужно) в 2017 году. Они предлагают новый подход к обработке последовательностей данных, который основан на механизмах внимания. Трансформеры преодолевают ограничения рекуррентных нейронных сетей (RNN) и позволяют эффективно обрабатывать длинные последовательности, что делает их особенно подходящими для задач обработки естественного языка.

      Механизмы внимания

      Механизмы внимания – это ключевая составляющая трансформеров, которая позволяет модели определить взаимосвязь между элементами последовательности и акцентировать внимание на наиболее важных для текущего контекста. Внимание может быть однонаправленным (энкодер) или двунаправленным (декодер). Основным видом механизма внимания, используемым в трансформерах, является масштабируемое произведение внимания на основе точечных произведений (Scaled Dot-Product Attention).

      Энкодеры и декодеры

      Трансформеры состоят из энкодеров и декодеров, которые имеют стеки слоев, содержащих механизмы внимания и полносвязные слои. Энкодеры отвечают за обработку и кодирование входных данных, а декодеры – за генерацию выходной последовательности на основе информации, полученной от энкодеров. Энкодеры и декодеры связаны между собой через механизмы внимания.

      GPT-4 архитектура

      GPT-4 (Generative Pre-trained Transformer 4) – это продвинутая модель генерации текста, разработанная OpenAI, основанная на трансформерах. GPT-4 использует архитектуру декодера с множеством слоев и механизмами внимания для генерации текста на основе контекста. В отличие от оригинальных трансформеров, GPT-4 не использует энкодеры и фокусируется на генерации текста с помощью универсальной архитектуры декодера.