Архитектурата Transformer

Трансформаторът (Transformer) е архитектура на невронни мрежи, представена за първи път от изследователи на Google през 2017 г. в научния труд „Attention Is All You Need“. Тя е в основата на почти всички съвременни модели за изкуствен интелект.

Ключова иновация: Self-Attention

Преди трансформаторите, моделите обработваха текст дума по дума (последователно). Трансформаторите използват механизъм, наречен „самовнимание“ (self-attention), който им позволява да разглеждат всички думи в изречението едновременно и да разбират връзките между тях, независимо колко далеч са една от друга.

Предимства

• Паралелизация: Могат да се обучават много по-бързо на съвременни графични процесори (GPU).
• Контекст: Разбират много по-добре нюансите и смисъла на дълги текстове.
• Мащабируемост: Позволяват създаването на модели с трилиони параметри.

През 2026 г. оригиналната архитектура е претърпяла множество подобрения, но фундаменталният принцип на „вниманието“ остава най-мощният инструмент в арсенала на ИИ.