Odborné vysvětlení: Transformery jsou typ neuronové sítě navržený pro zpracování sekvencí dat, zejména v úlohách zpracování přirozeného jazyka. Klíčovou inovací je mechanismus self-attention, který umožňuje modelu vážit důležitost různých částí vstupní sekvence. Transformers překonávají omezení rekurentních sítí v paralelizaci a zachycování dlouhodobých závislostí.
Vysvětlení pro laiky: Transformers jsou jako super chytří čtenáři a překladatelé. Představte si, že čtete dlouhý článek a potřebujete rychle pochopit hlavní myšlenky. Transformers dokáží “přečíst” celý text najednou a zaměřit se na nejdůležitější části. Je to jako mít asistenta, který umí rychle projít dlouhý dokument, pochopit souvislosti mezi různými částmi a pak vám to vysvětlit nebo přeložit do jiného jazyka.
Transformers are a type of neural network designed for processing sequences of data, especially in natural language processing tasks. The key innovation is the self-attention mechanism, which allows the model to weigh the importance of different parts of the input sequence. Transformers overcome limitations of recurrent networks in parallelization and capturing long-term dependencies.
