Vad är Transformerarkitektur?

Transformerarkitektur är en avancerad struktur för neurala nätverk som används inom AI för att bearbeta stora datamängder. Den bygger på “attention mechanisms,” vilket möjliggör effektiva och parallella beräkningar, en förbättring jämfört med äldre modeller som RNN och LSTM. Den ligger till grund för AI-modeller som GPT och BERT.

Användningsområden

• Naturlig språkbehandling: Transformerarkitekturen möjliggör utvecklingen av AI-modeller för textförståelse och generering.

• Maskinöversättning: Används för att förbättra kvaliteten på språköverföringar.

• Textgenerering: Genererar sammanhängande texter för applikationer som chatbots och kreativa verktyg.

• Bildanalys: Adaptionen av transformers för visuell data, t.ex. i Vision Transformers (ViT).

Utforska AI med AIUC

Vill du förstå hur Transformerarkitekturer driver moderna AI-modeller som GPT och BERT? Våra kurser, inklusive “AI för nybörjare” och “AI i utbildning,” erbjuder en tillgänglig introduktion till denna viktiga teknik.

Relaterade termer

BERT, GPT, Transformer, Neurala nätverk

Relaterade artiklar

Grunderna i AI: Vad du behöver veta för att komma igång

Vad är AI? En nybörjarguide till artificiell intelligens

AI på svenska: En introduktion till artificiell intelligens

Hur fungerar AI? En grundläggande guide till artificiell intelligens