transformers ne demek?

Transformers, yapay zeka ve doğal dil işleme (NLP) alanlarında devrim niteliği taşıyan bir model yapısıdır. 2017 yılında Google Brain ekibi tarafından "Attention is All You Need" başlıklı makaleyle tanıtılmıştır. Transformers, özellikle dil modelleri oluşturulmasında ve metin tabanlı görevlerde önemli başarılar elde etmiştir.

Transformer modelinin temel özellikleri ve bileşenleri şunlardır:

1. Dikkat Mekanizması (Attention Mechanism): Transformers'ın temel yeniliği, dikkat mekanizmasıdır. Bu mekanizma, modelin metin içindeki kelimelere farklı düzeylerde önem atfetmesini sağlar. Özellikle, "self-attention" sayesinde, bir kelimenin diğer tüm kelimelerle olan ilişkisi değerlendirilir.

2. Katmanlı Yapı (Layered Architecture): Transformers, başlıca Encoder ve Decoder olarak iki bileşenden oluşur. Encoder, girdi metnini işlerken, Decoder çıktıyı üretmek için kullanılır. Her iki yapı da çok sayıda özdeş katmandan oluşur.

3. Paralel İşleme: Transformer modelleri, RNN (Recurrent Neural Networks) gibi ardışık işlemlerle çalışan modellerin aksine, paralel işlemeye olanak tanır. Bu da eğitimi ve çıkarımı hızlandırır.

4. Ölçeklenebilirlik: Transformers, büyük veri kümeleri üzerinde eğitildiğinde önemli ölçüde daha iyi performans gösterir. Bu durum, önceden eğitilmiş modellerin transfer öğrenmesiyle farklı görevlere adapte edilmesini sağlar.

Transformers, özellikle metin çeviri, soru yanıtlama, metin üretimi ve duygu analizi gibi görevlerde kullanılmaktadır. Google'ın BERT, OpenAI'ın GPT ve Facebook'un RoBERTa gibi popüler modelleri, Transformer yapısının farklı versiyonlarıdır ve alandaki önemli gelişmelere öncülük etmişlerdir. Bu modeller, dil anlama ve oluşturmada yeni yaklaşımlar sunarak pek çok farklı dil işleme görevinde büyük ilerlemeler sağlamıştır.