Transformeralapú

Transformeralapú (transformeralapú modellek) olyan mesterséges intelligencia rendszerek, amelyek a transformer architektúrát használják alapvető szerkezetként. A transformer 2017-ben Vaswani és munkatársai mutatták be az Attention Is All You Need című cikkben, és azóta meghatározóvá vált a nyelvi feldolgozásban, a számítógépes látásban és a multimodális feladatokban.

A transformer központi elemei az ön-figyelem (self-attention) mechanizmus és a réteges encoder-dekoder felépítés. Az encoder a bemeneti jel jellemzőit tanulja meg, míg a dekóder a kimenetet generálja. Különböző variánsai léteznek: encoder-only modellek például BERT, decoder-only modellek például a GPT-sorozat, és encoder-decoder modellek például a T5. Ezen felül a látásban is alkalmazzák a transformer elvetését (Vision Transformer, ViT), illetve multimodális modelleknél CLIP és hasonló rendszerek kombinálják a képi és szöveges információt.

A transformerek előtréninggel és finomhangolással működnek: nagy mennyiségű szöveges vagy multimodális adaton előtanítják őket, majd speciális feladatokra adaptálják őket. Ennek köszönhető a kiváló átvihetőség sokfeladatú feladatokra és a hatalmas teljesítmény a nyelvi feladatokban, fordításban, összefoglalásban, kérdés-válasz rendszerekben, valamint látási és multimodális alkalmazásokban.

Kihívások közé tartozik a jelentős számítási és adatigény, a torzítások és megbízhatóság kérdései, valamint az interpretálhatóság nehézsége. Jövőbeli irányok közé tartozik a hatékonyabb figyelem-szabályozás és architektúrák kifejlesztése, a kevésbé adatigényes tanítási módszerek és a kvantálás, valamint a multimodális és valós idejű alkalmazások további fejlesztése.