Ich habe Probleme, das Konzept von Transformatoren in Neuronalen Netzwerken zu verstehen. Können Sie es mir so erklären, dass es so wenig Vorkenntnisse wie möglich erfordert?
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Ein Transformator ist eine Art neuronaler Netzwerkarchitektur, die für die Verarbeitung von Sequenzdaten wie Sprache oder Sprache verwendet wird. Die zentrale Neuerung der Transformatorarchitektur ist ihr Aufmerksamkeitsmechanismus, der es dem Modell ermöglicht, sich auf verschiedene Teile der Eingangssequenz zu konzentrieren und sie bei Vorhersagen entsprechend abzuwägen. Der Aufmerksamkeitsmechanismus arbeitet nach dem Prinzip, dass nicht alle Teile der Eingangssequenz für Vorhersagen gleichermaßen wichtig sind. Zum Beispiel, wenn es einen Satz von einer Sprache in eine andere übersetzt, muss das Modell möglicherweise auf das Thema des Satzes, des Verbs und des Objekts achten, um eine korrekte Übersetzung zu erzeugen. Der Aufmerksamkeitsmechanismus ermöglicht es dem Modell, sich auf die wichtigsten Teile der Eingabe zu konzentrieren, anstatt die gesamte Sequenz in einer festen Weise verarbeiten zu müssen. Transformatoren haben sich in einer Reihe von Aufgaben, darunter Sprachübersetzung, Textklassifizierung und Spracherkennung, als sehr effektiv erwiesen. Sie sind in den letzten Jahren zu einer der am weitesten verbreiteten Architekturen im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) geworden.
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