Transformers trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Transformers trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là một loại kiến trúc mạng thần kinh đã cách mạng hóa lĩnh vực học máy. Thuật ngữ “máy biến áp” lần đầu tiên được các nhà nghiên cứu của Google sử dụng trong xử lý ngôn ngữ vào năm 2017 và kể từ đó đã chứng kiến sự gia tăng mức độ phổ biến và ứng dụng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Transformers là mô hình học sâu dựa trên cơ chế tự chú ý cho phép máy tính hiểu được cấu trúc của ngôn ngữ tự nhiên.

Trong xử lý ngôn ngữ truyền thống, trình tự các từ được xem xét nhưng không chú ý đến ngữ cảnh của mỗi từ. Với Transformers, thay vì tìm kiếm một tập hợp các từ liên quan cố định, mô hình có thể tìm hiểu mối quan hệ giữa các từ trong ngữ cảnh rộng hơn nhiều. Bằng cách cho phép máy xử lý một tập hợp từ lớn hơn nhiều trong một câu, mô hình có thể hiểu phạm vi ngữ nghĩa rộng hơn nhiều trong văn bản.

Các mô hình máy biến áp đã trở nên phổ biến vì chúng yêu cầu ít dữ liệu hơn để đạt được độ chính xác hợp lý. Trên thực tế, các mô hình Transformer tiên tiến nhất có khả năng giải quyết các nhiệm vụ phức tạp hơn nhiều so với các mô hình xử lý ngôn ngữ truyền thống, chẳng hạn như tóm tắt văn bản và đối thoại trừu tượng.

Các mô hình máy biến áp đã cho phép mã hóa và giải mã ngôn ngữ tự nhiên hiệu quả và hiệu quả hơn, dẫn đến những tiến bộ vượt bậc trong lĩnh vực NLP. Những tiến bộ như vậy có thể được nhìn thấy trong bất kỳ ứng dụng nào, chẳng hạn như phân tích cảm xúc, trả lời câu hỏi, dịch máy và nhận dạng giọng nói. Việc sử dụng các mô hình máy biến áp trong NLP đã mang lại lợi ích to lớn cho lĩnh vực này và các ứng dụng của nó tiếp tục mở rộng.