Transformergebaseerde

Transformergebaseerde verwijst naar modellen die zijn gebouwd op de Transformer-architectuur. Deze architectuur, geïntroduceerd in 2017 door Vaswani en collega’s, maakt gebruik van self-attention om gelijktijdig aandacht te verdelen over verschillende delen van de invoertekst. Hierdoor kunnen lange afhankelijkheden efficiënter worden gemodelleerd dan bij traditionele recursieve netwerken, wat heeft geleid tot snelle vooruitgang in natuurlijke taalverwerking en aanverwante taken.

Kenmerken en varianten. Transformergebaseerde modellen kunnen encoder-only, decoder-only of encoder-decoder zijn. Encoder-only modellen zoals BERT worden vaak ingezet voor onderlinge taken zoals zijnaken en classificatie. Decoder-only modellen zoals GPT richten zich op tekstgeneratie in autoregressieve modus. Encoder-decoder-modellen zoals T5 en BART zijn geschikt voor taken als vertaling, samenvatting en tekstgeneratie met input en output. Daarnaast bestaan er multimodale varianten en vision-transformers die Transformer-principes toepassen op beeldgegevens.

Training en toepassingen. De modellen worden doorgaans voorgetraind met ongesuperviseerde of self-supervised taken, zoals masked language modeling of causal language modeling, en daarna fijngestemd op taak- of domeinspecifieke gegevens. Ze leveren state-of-the-art prestaties op een breed scala aan taken: vertaling, samenvatting, vraagantwoord, dialoog, en zelfs codegeneratie. Grotere modellen tonen vaak sterke zero-shot of few-shot leerpotentie.

Uitdagingen en overwegingen. Transformergebaseerde systemen vereisen aanzienlijke rekenkracht en grote datasets, wat milieu- en economische implicaties heeft. Ze kunnen biases en fouten uit trainingsdata overnemen, hebben beperkte interpretatie- en verifieerbaarheidsmogelijkheden, en kunnen memoriseerbare informatie lekken.

Impact en toekomst. De technologie heeft brede impact op industrieën en onderzoek. Verder onderzoek richt zich op efficiëntieverbeteringen (distillatie, pruning, kwantisatie), betere trainingsprocedures, en multimodale integratie om meer taken met minder middelen te bereiken.