Question

Как сделать трансформер​

Answer 1

Ответ:

Я нашла в интернете оригами трансформер.

1 фото это макет.

Надеюсь тебе нужно именно это

Answer 2

Создание модели трансформера может быть довольно сложной задачей, но я могу предоставить вам общий обзор шагов, необходимых для реализации трансформера. Трансформер - это архитектура глубокого обучения, которая была впервые представлена в статье "Attention Is All You Need" (Vaswani et al., 2017) и стала популярной благодаря своей эффективности в обработке последовательностей данных, таких как тексты.

Вот общие шаги для создания трансформера:

1. Подготовка данных:

   • Сначала вам нужно будет подготовить данные для обучения. Это может быть набор текстов или другие последовательности данных.
   • Токенизируйте текст и преобразуйте его в числовые представления (индексы токенов) для подачи модели.

2. Архитектура трансформера:

   • Трансформер состоит из двух основных компонентов: энкодера и декодер. Каждый из них состоит из нескольких слоев, включая механизм внимания (self-attention).
   • Слой механизма внимания (self-attention layer) играет ключевую роль в понимании контекста между различными частями входных последовательностей.

3. Механизм внимания (Attention):

   • Реализуйте механизм внимания для вашей модели. Это позволит модели фокусироваться на различных частях входных данных в зависимости от контекста.
   • Механизм внимания включает в себя вычисление весовых коэффициентов для каждой пары токенов.

4. Многослойная архитектура:

   • Трансформер состоит из множества слоев. Каждый слой содержит механизм внимания и нейронные сети с прямыми связями (feedforward networks).
   • Для эффективности и стабильности обучения может потребоваться добавление нормализации, регуляризации и других оптимизаций.

5. Обучение:

   • Обучите модель на вашем наборе данных, используя функцию потерь, такую как категориальная перекрестная энтропия.
   • Используйте оптимизатор, такой как Adam, для обновления параметров модели.

6. Оценка и вывод:

   • Оцените модель на тестовых данных, чтобы измерить ее производительность.
   • Для генерации текста или других последовательностей используйте декодер.

7. Тонкая настройка и улучшения:

   • Возможно, вам придется настроить гиперпараметры, структуру сети и другие аспекты модели, чтобы достичь лучших результатов.

Обратите внимание, что реализация трансформера требует хорошего понимания глубокого обучения, программирования и математики. Вы можете использовать фреймворки для глубокого обучения, такие как TensorFlow, PyTorch или JAX, чтобы упростить реализацию и обучение трансформера.