Transformer mimarilerinin, NLP, bilgisayarla görme ve gelişmiş ML görevlerindeki atılımlara güç vererek AI'da nasıl devrim yarattığını keşfedin.
Bir Transformer, özellikle Yapay Zeka'da (AI), özellikle Doğal Dil İşleme'de (NLP) ve daha yakın zamanda Bilgisayarlı Görü'de (CV) modern Yapay Zeka'nın (AI) temel taşı haline gelen devrim niteliğinde bir sinir ağı mimarisidir. Google araştırmacıları tarafından 2017'de "Attention Is All You Need" makalesinde tanıtılan temel yeniliği, modelin bir girdi dizisindeki farklı kelimelerin veya parçaların önemini tartmasına olanak tanıyan öz-dikkat mekanizmasıdır. Bu, uzun menzilli bağımlılıkları ve bağlamsal ilişkileri önceki mimarilerden daha etkili bir şekilde yakalamasını sağlar. Tasarım ayrıca büyük paralelleştirmeye izin vererek, büyük veri kümelerinde çok daha büyük modelleri eğitmeyi mümkün kılar ve bu da Büyük Dil Modellerinin (LLM'ler) yükselişine yol açar.
Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN'ler) gibi sıralı modellerin aksine, Transformer'lar tüm veri dizilerini aynı anda işler. Temel fikir, modern GPU'lar gibi donanımlarda eğitimi önemli ölçüde hızlandıran tüm öğeleri paralel olarak işlemektir.
Tekrarlama olmadan sıra düzenini anlamak için Transformer'lar, her bir öğenin (örneğin, bir cümledeki bir kelime) gömülmesine konum bilgisi ekleyen, konumsal kodlama adı verilen bir teknik kullanır. Kendi kendine dikkat katmanları daha sonra bu gömmeleri işler ve her bir öğenin dizideki diğer her bir öğeye "bakmasına" ve anlamını anlamak için hangilerinin en alakalı olduğunu belirlemesine olanak tanır. Bu küresel bağlam farkındalığı, karmaşık görevler için büyük bir avantajdır. PyTorch ve TensorFlow gibi çerçeveler, Transformer tabanlı modeller oluşturmak için kapsamlı destek sağlar.
Transformer'ların etkisi, hem dil hem de görüntü görevlerinde ilerlemeyi sağlayarak çok sayıda alana yayılmıştır.
Transformatörleri (Transformers) diğer yaygın sinir ağı mimarilerinden ayırmak faydalıdır:
Orijinal Transformer'ın tam dikkat mekanizmasının (self-attention) hesaplama maliyeti, dizi uzunluğu ile karesel olarak büyür ve bu da çok uzun diziler için zorlu hale getirir. Bu, daha verimli varyantların geliştirilmesine yol açmıştır.
Bu gelişmeler, Transformer'ların yeni sorunlara uygulanabilirliğini genişletmeye devam ediyor. Hugging Face ve Ultralytics HUB gibi araçlar ve platformlar, geliştiricilerin bu güçlü modellere erişmesini ve bunları dağıtmasını kolaylaştırır.