Kỳ Quan Thần Bí

Mahjong Tiền Thưởng

3.2. Phân tích dữ liệu lớnTransformers gồm hai phần chính: Encoder và Decoder.Encoder: Bao gồm nhiều lớp encoder, mỗi lớp gồm hai thành phần chính: cơ chế multi-head self-attention và mạng feed-forward. Encoder nhận đầu vào là chuỗi từ đã được mã hóa thành vector, sau đó trích xuất thông tin ngữ cảnh.Decoder: Cũng bao gồm nhiều lớp, tương tự encoder, nhưng thêm một lớp attention nữa để "chú ý" vào đầu ra của encoder. Decoder chịu trách nhiệm sinh ra đầu ra theo từng bước, đảm bảo mô hình không nhìn thấy các từ tương lai trong khi huấn luyện.Một thành phần quan trọng khác là Positional Encoding, giúp mô hình nhận biết vị trí tương đối của các từ, vì kiến trúc không tuần tự của Transformers không tự động xử lý được thông tin thứ tự như RNN.4. Các mô hình dựa trên TransformersSau khi Transformers ra đời, rất nhiều mô hình ngôn ngữ