Transformerbaserede

Transformersbaserede modeller er maskinlæringssystemer som er bygget på transformerarkitekturen, introdusert i 2017 av Vaswani og kolleger. Hovedideen er selvopmærksomhed (self-attention), som gjør at modellen kan weigh forholdene mellom alle tokens i en sekvens samtidig, og behandle langtidssammenhenger effektivt. Dette gir bedre skalerbarhet og parallellisering sammenlignet med tidligere sekvensmodeller.

Arkitekturen finnes i flere varianter: encoder-only modeller (f.eks. BERT og RoBERTa) brukes primært til forståelse og klassifikasjon; decoder-only modeller (f.eks. GPT-serien) fokuserer på tekstgenerering; og encoder-decoder modeller (f.eks. T5) kombinerer begge deler og brukes til generering og forståelse. Mange transformerbaserte modeller trenes i to trinn: pretraining på store datasett ved hjelp av oppgaver som maskert språkmodellering eller autoregressiv generering, etterfulgt av finjustering på spesifikke oppgaver.

På grunn av sin skalerbarhet har transformerbaserte modeller hatt stor innflytelse på naturlig språkbehandling og utvidet seg til multimodale oppgaver og koding. Store språkmodeller (LLMs) som BERT-familien og GPT-seriene demonstrerer evnen til kompleks språkforståelse og tekstgenerering, mens kooperasjoner mellom tekst, bilder og andre modaliteter har blitt mer vanlige i senere år.

Fordeler inkluderer forbedret nøyaktighet og evne til å lære fra store datasett, samt god generalisering på ulike oppgaver. Udfordringer er høye beregningskostnader, behov for store mengder data, og risiko for innebygde skjevheter eller feilinformasjon. Sikkerhet, etikk og rettferdighet er derfor viktige vurderinger i utvikling og bruk av transformerbaserte modeller.