Трансформеры

За последние годы модели GPT (Generative Pre-trained Transformer) произвели революцию в области искусственного интеллекта. От помощников по написанию кода до диалоговых систем — модели на базе GPT лежат в основе самых передовых генеративных приложений сегодняшнего дня. Но как устроена эта технология на самом деле? В то время как модели вроде BERT используют часть Encoder (кодировщик) архитектуры Transformer для двунаправленного понимания текста, GPT представляет собой архитектуру Decoder-only (только декодировщик), спроектированную для авторегрессионного прогнозирования следующего токена. В этой статье мы разберем принцип работы GPT Transformer, детально изучим механизм каузального самовнимания (causal self-attention) и реализуем его в коде.

В эпоху глобализированных цифровых коммуникаций анализ тональности (задача определения эмоционального тона текста) стал иметь решающее значение для бизнеса, правительств и исследователей. В то время как анализ тональности для таких языков, как английский, развит очень хорошо, его применение к арабскому языку сопряжено с уникальным набором лингвистических и технических проблем. Арабский язык с более чем 400 миллионами носителей является одним из самых распространенных языков в мире. Однако его богатая морфологическая структура, диглоссия (сосуществование стандартных и разговорных форм) и сложная система письма требуют специализированных стратегий предобработки и моделирования.