مدل ترنسفورمر (Transformer Model)

مدل ترنسفورمر (Transformer Model) یک معماری مهم و تأثیرگذار در حوزه هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی است که در سال 2017 توسط محققان گوگل معرفی شد. این مدل به جای استفاده از رویکردهای مبتنی بر رکورد و شبکه های عصبی رمزگذاری-رمزگشایی (encoder-decoder)، از مکانیزم توجه (attention mechanism) استفاده می کند.

ویژگی های اصلی مدل ترنسفورمر:

1. عملکرد موازی: مدل ترنسفورمر می تواند به طور موازی بر روی ورودی ها عمل کند و بدون نیاز به رعایت ترتیب زمانی، اطلاعات را پردازش کند.

2. مکانیزم توجه: این مدل از مکانیزم توجه برای تعیین ارتباط بین کلمات در ورودی استفاده می کند. این امر به مدل امکان می دهد تا به طور موثرتری به بافت و معنای کلمات توجه کند.

3. عملکرد بهتر: مدل ترنسفورمر در مقایسه با رویکردهای قبلی مبتنی بر رکورد و شبکه های عصبی رمزگذاری-رمزگشایی، عملکرد بهتری در زمینه های مختلف پردازش زبان طبیعی از جمله ترجمه ماشینی، تحلیل احساسات و پاسخگویی به سوالات نشان داده است.

در مجموع، مدل ترنسفورمر یک پیشرفت مهم در حوزه هوش مصنوعی است که با استفاده از مکانیزم توجه و عملکرد موازی، توانایی های قابل توجهی در پردازش زبان طبیعی ایجاد کرده است.