transformerpohjaiset

Transformerpohjaiset mallit ovat tekoälymalleja, jotka perustuvat Transformer-arkkitehtuuriin, esiteltyyn vuonna 2017 Vaswanin ja kumppaneiden julkaisuun “Attention Is All You Need”. Keskeinen idea on huomiointimekanismi, jonka avulla malli arvioi, miten eri syötteen osat vaikuttavat toisiinsa. Tämä toteutetaan useimmiten monikertaisena itsensä huomiointina (multi-head self-attention), jonka avulla malli käsittelee useita huomiointivirtauksia rinnakkain ja oppii pitkän aikavälin riippuvuuksia.

Transformer-mallit voivat olla encodereja (encoder-only), dekoodereita (decoder-only) tai sekä encoderin että decoderin yhdistelmiä (encoder-decoder). Esimerkkejä ovat BERT (encoder-only), GPT-sarjat (decoder-only) sekä T5 ja BART (encoder-decoder). Mallien koulutuksessa käytetään suuria tekstiaineistoja: esikoulutuksena opitaan yleisiä kielen ja maailmankuvan edustuksia, ja tämän jälkeen malli voidaan hienosäätää (fine-tuning) tiettyihin tehtäviin, kuten käännökseen, tiivistämiseen, kysymys-vastaustehtäviin tai tekstin tuottamiseen. Myös visuaalisia ja multimodaalisia toteutuksia on kehitetty, kuten Vision Transformer (ViT), joka soveltaa transformer-ideaa kuviin.

Edut ovat teoreettinen ja käytännön kyky oppia pitkiä riippuvuuksia ja skaalata suurella datalla sekä laskennalla. Rajoitteita ovat suuria laskenta- ja data-vaatimuksia, energiankulutus sekä osa-alueet kuten vinoumat, turvallisuus ja läpinäkyvyys. Transformerpohjaiset mallit ovat vaikuttaneet erityisesti luonnollisen kielen käsittelyn, konekäännösten ja monimutkaisten tekstiprosessointitehtävien suorituskykyyn.

---