Transformermodellerna

Transformermodellerna är en familj neurala nätverksarkitekturer som bygger på Transformer-strukturen. De uppfanns 2017 av Vaswani och medarbetare i artikeln Attention Is All You Need och har sedan dess blivit dominerande inom naturlig språkbehandling. Huvudidén är självuppmärksamhet (self-attention) som låter modellen väga olika delar av inmatningen parallellt, vilket möjliggör effektivt lärande över långa textsekvenser utan återkommande eller konvolutionella lager.

Arkitekturen används ofta i två huvuddelar: en encoder som bearbetar ingångstext och en decoder som producerar utgångstext i sekvens-till-sekvens-uppgifter som översättning. De flesta moderna transformermodeller tränas i två steg: förträning på stora textkorpora med självövervakade uppgifter (t.ex. maskerad språkmodellering i BERT eller autogressiv språkmodellering i GPT) följt av finjustering på specifika uppgifter.

Exempel på välkända transformermodeller är BERT, GPT, T5 och RoBERTa. Dessa modeller används för uppgifter som maskinöversättning, sammanfattning, frågesvar och textgenerering, samt bredare NLP-tillämpningar som sentimentanalys och informationshämtning. Deras starka prestanda har gjort dem till standardverktyg inom forskning och industri.

Begränsningar inkluderar höga beräkningskostnader och databehov, miljöpåverkan samt risker för inbyggda partiskheter. Modellerna kan vara svåra att tolka och kräver ofta specialiserad infrastruktur. Forskning pågår för att göra dem mer effektiva, energianpassade och bättre rustade för multimodala data.