Что такое трансформеры (Transformers) в машинном обучении, и чем они отличаются от рекуррентных нейронных сетей (RNN)

✔️ Трансформеры — это архитектура нейросетей, основанная на механизме само внимания (self-attention), которая эффективно обрабатывает последовательности данных, такие как текст. Они стали основой моделей NLP, включая BERT и GPT.

Отличия от RNN:
1. Параллелизм — в отличие от RNN, трансформеры могут обрабатывать все токены одновременно, а не последовательно, что ускоряет обучение.
2. Долгосрочные зависимости — механизм само внимания позволяет учитывать контекст из любых частей последовательности, тогда как RNN страдают от проблемы затухающих градиентов.