In dem Papier "Attention is all you need" wurde das Transformer-Modell zum ersten Mal vorgeschlagen, was einen tiefgreifenden Einfluss auf das nachfolgende LLM hatte. Bitte nenne den wichtigsten Kerngedanken des Transformer-Modells, der in diesem Papier beschrieben wird
The paper "Attention is all you need" proposed the Transformer model for the first time, which had a profound impact on the subsequent LLM. Please give the main core idea of Transformer described in this paper
This paper is by Vaswani, Ashish & Shazeer, Noam & Parmar, Niki & Uszkoreit, Jakob & Jones, Llion & Gomez, Aidan & Kaiser, Lukasz & Polosukhin, Illia. and published in 2017. It laid the foundation for the subsequent GPT series of models and BERT series of models. The GPT model uses the decoder part of Transfomer, while the BERT model uses the encoder part of Transfomer. The main core architecture of the Transformer model includes: Self-Attention Mechanism, Positional Encoding, Encoder-Decoder Architecture, Multi-Head Attension.
Transformer effectively solves the difficult parallel problem of the previous RNN/LSTM model by using the Attention mechanism. Using Self-Attention solves the problem of limited labeled data in NLP. The sequence information in the input text is preserved through Positional Encoding. And Multi-Head Attention allows Transformer to learn different patterns of training data similar to Channel concept in CNN model.
Dieses Papier stammt von Vaswani, Ashish & Shazeer, Noam & Parmar, Niki & Uszkoreit, Jakob & Jones, Llion & Gomez, Aidan & Kaiser, Lukasz & Polosukhin, Illia. und wurde 2017 veröffentlicht. Es legte den Grundstein für die nachfolgende GPT-Modellreihe und die BERT-Modellreihe. Das GPT-Modell verwendet den Decoder-Teil von Transfomer, während das BERT-Modell den Encoder-Teil von Transfomer verwendet. Die Hauptkernarchitektur des Transfomer-Modells umfasst: Self-Attention-Mechanismus, Positionscodierung, Encoder-Decoder-Architektur, Multi-Head-Attention.
Transformer löst das schwierige Parallelitätsproblem des vorherigen RNN/LSTM-Modells durch den Einsatz des Attention-Mechanismus. Die Verwendung von Self-Attention löst das Problem der begrenzten gelabelten Daten im NLP. Die Sequenzinformationen im Eingabetext bleiben durch Positional Encoding erhalten. Die Multi-Head Attention ermöglicht es dem Transformer, verschiedene Muster von Trainingsdaten zu lernen, ähnlich dem Channel-Konzept im CNN-Modell.
summarization
Ein Transformer ist ein Deep-Learning-Modell, das den Mechanismus der Selbstbeobachtung nutzt und die Bedeutung jedes Teils der Eingabedaten unterschiedlich gewichtet. Es wird vor allem in den Bereichen natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und Computer Vision (CV) eingesetzt.

Wie rekurrente neuronale Netze (RNNs) sind Transformatoren für die Verarbeitung sequenzieller Eingabedaten, z. B. natürlicher Sprache, konzipiert und werden für Aufgaben wie Übersetzung und Textzusammenfassung eingesetzt. Im Gegensatz zu RNNs verarbeiten Transformatoren jedoch die gesamte Eingabe auf einmal. Der Aufmerksamkeitsmechanismus liefert Kontext für jede Position in der Eingabesequenz. Wenn es sich bei den Eingabedaten zum Beispiel um einen Satz in natürlicher Sprache handelt, muss der Transformator nicht jedes Wort einzeln verarbeiten. Dies ermöglicht eine stärkere Parallelisierung als bei RNNs und verkürzt somit die Trainingszeiten.

Transformers wurden 2017 von einem Team bei Google Brain eingeführt und werden immer mehr zum Modell der Wahl für NLP-Probleme und ersetzen RNN-Modelle wie das Long Short Memory (LSTM). Die zusätzliche Parallelisierung des Trainings ermöglicht das Training auf größeren Datensätzen. Dies führte zur Entwicklung von vortrainierten Systemen wie BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) und GPT (Generative Pre-trained Transformer), die mit großen Sprachdatensätzen, wie dem Wikipedia Corpus und Common Crawl, trainiert wurden und für bestimmte Aufgaben feinabgestimmt werden können.
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