transformers ne demek?

Transformers

Transformer modelleri, özellikle doğal dil işleme (NLP) alanında devrim yaratmış derin öğrenme mimarileridir. Google tarafından 2017 yılında "Attention is All You Need" adlı makalede tanıtılmışlardır ve o zamandan beri birçok farklı alanda yaygın olarak kullanılmaktadırlar.

Temel Özellikler:

• Dikkat Mekanizması (Attention Mechanism): Transformer'ların en önemli özelliği, dikkat mekanizmasını kullanmalarıdır. Bu mekanizma, modelin bir giriş dizisindeki farklı kelimelerin veya token'ların önemini belirlemesine ve bunlara odaklanmasına olanak tanır. Bu sayede, uzun mesafeli bağımlılıkları daha iyi yakalayabilirler. Dikkat Mekanizması

• Paralel İşleme: Geleneksel RNN (Recurrent Neural Network) modellerinin aksine, Transformer'lar girdiyi paralel olarak işleyebilirler. Bu, eğitim sürecini önemli ölçüde hızlandırır.

• Encoder-Decoder Yapısı: Birçok Transformer modeli, bir kodlayıcı (encoder) ve bir çözücüden (decoder) oluşur. Kodlayıcı, giriş dizisini bir anlam vektörüne dönüştürürken, çözücü bu anlam vektörünü kullanarak çıktı dizisini oluşturur.

• Self-Attention: Self-Attention mekanizması, bir dizideki her kelimenin diğer kelimelerle olan ilişkisini değerlendirir. Bu sayede, model kelimelerin bağlamını daha iyi anlayabilir.

Kullanım Alanları:

• Makine Çevirisi: Transformer'lar, özellikle makine çevirisi alanında büyük başarı göstermiştir.
• Metin Özetleme: Uzun metinleri özetlemek için kullanılabilirler.
• Soru Cevaplama: Verilen bir soruya, ilgili metinden cevaplar üretebilirler.
• Metin Üretimi: Yeni metinler oluşturabilirler.
• Sınıflandırma: Metinleri farklı kategorilere ayırabilirler.

Popüler Modeller:

• BERT: Google tarafından geliştirilen, önceden eğitilmiş (pre-trained) bir Transformer modelidir.
• GPT: OpenAI tarafından geliştirilen, üretken bir Transformer modelidir.
• T5: Google tarafından geliştirilen, metin-metin formatında çalışan bir Transformer modelidir.

Avantajları:

• Uzun mesafeli bağımlılıkları daha iyi yakalar.
• Paralel işleme sayesinde daha hızlı eğitim alır.
• Çok çeşitli görevlerde kullanılabilir.

Dezavantajları:

• Geleneksel RNN'lere göre daha fazla parametreye sahip olabilirler.
• Eğitim için büyük miktarda veri gerektirebilirler.
• Hesaplama açısından daha maliyetli olabilirler.