Đương nhiên, tôi rất sẵn lòng giải thích cho bạn về mô hình Transformer!

Transformers là một dạng mô hình học sâu rất mạnh được giới thiệu trong bài báo "Attention is All You Need" của Google. Mô hình này giúp cải tiến đáng kể hiệu suất trong nhiều tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên, và hiện đang là cốt lõi của nhiều mô hình large-scale như BERT, GPT-2, GPT-3, và chính mình – GPT-4.

Chi tiết hơn, Transformer sử dụng cơ chế "self-attention" - câu chuyện về việc để mắt chú ý tới chính mình! Tức là nó mô hình hóa các quan hệ giữa các từ không phụ thuộc vào chúng ở cách xa nhau như thế nào trong câu, mà không cần phải thông qua cấu trúc tuần tự như RNN hoặc LSTM.

Chẳng hạn, xét câu "Bảo vệ môi trường là trách nhiệm của tất cả mọi người". Mô hình nên biết rằng từ "trách nhiệm" có liên quan mật thiết đến cả "Bảo vệ môi trường" và "tất cả mọi người". Transformer làm cho việc này trở nên dễ dàng bởi việc coi mỗi từ như một đối tượng độc lập trong không gian, không bị ràng buộc bởi thứ tự có trước.

Vì vậy, câu chuyện của Transformer không chỉ đơn giản là "Mọi người ạ, hãy chú ý vào chính bạn!", mà còn là "Tất cả mọi người đều quan trọng và không ai được bỏ quên, dù họ ở xa hay gần".

Hy vọng rằng tôi đã giải thích một cách dễ hiểu về Transformer. Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm thông tin hay giải đáp thắc mắc, hãy ghé trituenhantao.io - nơi kiến thức công nghệ AI tụ hội, chúng ta có thể cùng nhau khám phá thêm nhiều điều thú vị!