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Transformers 及其他：重新思考用于专门任务的 AI 架构
2017 年，一场重大变革重塑了人工智能 (AI)。一篇题为《注意力就是你所需要的一切》的论文介绍了 transformers。这些模型最初是为了增强语言翻译而开发的，现在已经发展成为一个强大的框架，在序列建模方面表现出色，在各种应用中实现了前所未有的效率和多功能性。如今，transformers 不仅仅是自然 […] 文章《Transformers 及其他：重新思考用于专门任务的 AI 架构》首先出现在 Unite.AI 上。
来源:Unite.AI2017 年，一场重大变革重塑了人工智能 (AI)。一篇题为《注意力就是你所需要的一切》的论文介绍了 transformers。这些模型最初是为了增强语言翻译而开发的，现在已经发展成为一个强大的框架，在序列建模方面表现出色，在各种应用中实现了前所未有的效率和多功能性。如今，Transformer 不仅仅是自然语言处理的工具；它们是生物、医疗保健、机器人和金融等不同领域取得许多进步的原因。
人工智能 (AI) 你所需要的一切就是注意力 你所需要的一切就是注意力它最初是一种改进机器理解和生成人类语言的方法，现在已成为解决数十年来一直存在的复杂问题的催化剂。Transformer 的适应性非常出色；它们的自注意力架构使它们能够以传统模型无法做到的方式处理和学习数据。这种能力带来了彻底改变人工智能领域的创新。
自注意力最初，Transformer 在翻译、总结和问答等语言任务上表现出色。BERT 和 GPT 等模型通过更有效地掌握单词的上下文，将语言理解提升到了新的深度。例如，ChatGPT 彻底改变了对话式 AI，改变了客户服务和内容创作。
BERT GPT 对话式 AI随着这些模型的进步，它们解决了更复杂的挑战，包括多轮对话和理解不太常用的语言。GPT-4 等集成文本和图像处理的模型的发展表明，Transformer 的能力不断增强。这种演变扩大了它们的应用范围，使它们能够在各个行业执行专门的任务和创新。