React Flow mini map
history Tarih & İlhamorta10 dk

historyBölüm 1·Tarih & İlham

"Attention is All You Need" — 2017

Vaswani ve ekibinin RNN'i ortadan kaldıran transformer makalesi

Kanal
Tarih & İlham
Süre
~10 dk
Önkoşul
Diller
TR · EN

Öğrenci için: mekanizma, temel formül, kod ve quiz.· 7 / 8 bölüm

🎯

30 saniyede özet · Ne öğreneceksin

  • 2017 makalesinin NLP araştırmalarını nasıl değiştirdiğini anlamak
  • Transformer'ın RNN'e göre neden daha ölçeklenebilir olduğunu açıklamak
  • BERT, GPT ve sonraki modellere giden yolu kavramak
10 dk okuma·orta
01 / GİRİŞobjective

ImageNet görüntüyü çözdü; sıra dildeydi. 'Attention is All You Need' — Vaswani ve ekibinin 2017 makalesi NLP'yi kökten değiştirdi. RNN ve LSTM'i tamamen dışarıda bırakan Transformer mimarisi hem daha hızlı hem daha iyi sonuç veriyordu — ve bugünkü tüm büyük dil modellerinin temeli oldu.

02 / PLAYGROUNDinteractive
Yükleniyor…
03 / KAVRAMdefinition

RNN'in sorunu: Sıralı işlem zorunluluğu — paralel hesap mümkün değil; uzun dizilerde grady…

04 / KAVRAMdefinition

Orijinal Transformer makine çevirisi için tasarlandı:

05 / NOTaside

2017 makalenin sekiz yazarından altısı Google'dan ayrılıp ya kendi şirketini kurdu ya başka yere geçti. İronik biçimde Google Transformer'ı icat etti ama teknolojiyi en iyi ticarileştirenler başkaları (OpenAI, Anthropic, Meta) oldu.

06 / KONTROLquiz

Transformer'ın RNN'e kıyasla temel hesaplama avantajı nedir?

07 / NOTaside

Bu makale, GPT çağının doğrudan kıvılcımıdır: aynı decoder-only Transformer, ölçeklendiğinde 'GPT' oldu. Sıradaki durak, bu ölçeğin nasıl bir sıçramaya dönüştüğü.

Daha derinlemesine