Transformer стал фундаментом современных языковых моделей. Он позволил нейросетям понимать контекст глубже, работать с длинными текстами и обучаться на масштабах, которые раньше были недоступны.
Короткое определение
Transformer — это архитектура нейросети, основанная на механизме self-attention. Она позволяет модели анализировать весь текст одновременно, выявлять связи между токенами и генерировать качественные, связанные ответы.
Подробное объяснение
До появления Transformer модели обрабатывали текст последовательно — слово за словом. Это ограничивало глубину понимания и не позволяло учитывать длинные зависимости. Transformer предложил иной подход: рассматривать весь текст параллельно.
В основе архитектуры лежит self-attention, который определяет, какие слова важны друг для друга даже на большом расстоянии. Модель не «забывает» начало предложения и уверенно работает с длинными конструкциями.
Transformer состоит из двух частей: Encoder и Decoder. Encoder анализирует входной текст, Decoder генерирует новый текст исходя из получённого представления. В языковых моделях чаще используют только Decoder — как в GPT.
Механизм multi-head attention усиливает возможности self-attention: модель анализирует текст сразу под разными углами. Одна «голова» отслеживает грамматику, другая — тему, третья — порядок слов, четвёртая — смысловые связи.
Ещё один важный элемент — positional encoding. Transformer сам по себе не понимает порядок слов, поэтому ему добавляют позиционные метки, которые помогают сохранять структуру текста.
Главный прорыв Transformer — возможность масштабирования. Эти модели обучаются быстрее, используют параллельные вычисления и легко растут до десятков и сотен миллиардов параметров.
Благодаря этой архитектуре появились GPT, Claude, Llama, PaLM и другие большие модели. В российской экосистеме Transformer лежит в основе YandexGPT, GigaChat, Salamandra, Vikunia и корпоративных LLM.
Transformer стал стандартом индустрии: он работает в чат-ботах, переводчиках, рекомендательных системах, поиске, модерации и автоматизации рабочих процессов. Его универсальность сделала модель «понимающей» текст на уровне смысла, а не просто последовательности слов.
Примеры использования
- Работа языковых моделей — GPT, Claude, Llama, YandexGPT.
- Перевод текста в реальном времени.
- Анализ документов и поиск смысловых связей.
- Генерация кода, подсказки и рефакторинг.
- Создание контента: статьи, сценарии, инструкции.
- Модерация комментариев и автоматическая фильтрация.
- Решение аналитических и логических задач.
Связанные термины
- Self-attention
- Multi-head Attention
- Positional Encoding
- LLM
- Token
- Embedding
- Decoder-only модели