Transformer Architecture
Transformers are incredibly good at keeping track of context, and this is why the text that they write makes sense. In this chapter, we will go over their architecture and how they work.
Before Transformers
(2017, Vaswani et al.), sequence models like RNNs and LSTMs processed words one by one.
- Slow (no parallelization)
- Forgetful (long-range dependencies were hard)
- Hard to train (vanishing gradients)
Let’s look at it in more detail…
Medium Article: https://medium.com/@amanatulla1606/transformer-architecture-explained-2c49e2257b4c
You’ll be happy to know that the architecture of transformer models is not that complex, it simply is a concatenation of some very useful components, each of which has its own function.
The phone can suggest the next word to use in a text message, but does not have the power to generate coherent text. This is because the model used in the phone doesn’t carry the overall context of the message, it simply predicts which word is more likely to come up after the last few. Transformers, on the other hand, keep track of the context of what is being written, and this is why the text that they write makes sense.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in The Stories Book?
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