Metin içindeki tüm kelimelerin birbirleriyle olan ilişkilerini "öz-dikkat" (self-attention) mekanizmasıyla paralel olarak işleyen derin öğrenme mimarisidir.
\n\nNasıl Çalışır ve Temel Prensipleri Nelerdir?
\nEski RNN mimarilerinin aksine metni sırayla değil tek seferde paralel işler; bağlamı ve uzun menzilli ilişkileri kusursuz yakalar.
\n\nNeden Kritik Öneme Sahiptir?
\nChatGPT, Claude, Gemini ve modern tüm büyük dil modellerinin üzerinde inşa edildiği devrimsel altyapıdır.
\n\nEn İyi Uygulama ve Kullanım İpuçları
\nProjelerinizde model seçerken görevinize uygun Transformer türünü (Sadece Encoder, Sadece Decoder veya Encoder-Decoder) belirleyin.
\n\nSık Yapılan Hatalar ve Kaçınılması Gerekenler
\nTransformer mimarisinin bellek maliyetinin dizi uzunluğunun karesiyle (O(N^2)) arttığını unutup aşırı uzun girdiler vermek.
Sıkça Sorulan Sorular (SSS)
Transformer Mimarisi Nedir? (Yapay Zekanın Temel Taşı) hakkında en sık yöneltilen sorular ve mühendislik ekibimizin uzman yanıtları:
Google araştırmacıları tarafından 2017 yılında "Attention Is All You Need" makalesiyle yayınlanmıştır.
Bir cümledeki her kelimenin diğer tüm kelimelerle olan anlam yakınlığını ve önem derecesini hesaplamaktır.