Yapay zekâ sözlüğü
Orta seviye
Transformer
Transformer
28.08.2026 tarihinde güncellendi
Transformer, metindeki parçaların birbirleriyle ilişkisini dikkat mekanizmasıyla hesaplayan ve güncel dil modellerinin temelini oluşturan mimaridir.
Genel bakış
Kavramın çerçevesiTransformer mimarisinde metin parçaları önce sayısal temsillere dönüştürülür, ardından her parçanın diğer parçalarla ilişkisi attention katmanlarıyla hesaplanır. Bu yapı, sıralı veriyi tek tek okumaya dayalı eski yaklaşımlara göre paralel eğitime daha uygundur. Encoder, decoder veya ikisinin birleşimi farklı görevlerde kullanılabilir. Günümüzde dil, görüntü, ses ve çok modlu modellerin önemli bir bölümü Transformer veya ondan türeyen mimariler kullanır.
Çalışma mantığı: Girdi parçaları gömülür, attention katmanları parçalar arasındaki ilişkileri hesaplar ve katmanlar bu temsilleri kademeli olarak dönüştürür. Encoder anlama, decoder üretme, birleşik yapılar ise her iki görevi birlikte ele alabilir.
Kullanım alanları: Dil modeli, görsel sınıflandırma, ses işleme, belge arama ve çok modlu sistemlerin temel mimarisi olarak kullanılır.
Sınırlılıklar: Uzun dizilerde attention maliyeti artar; model mimarisi güçlü olsa da veri kalitesi, konum temsili ve eğitim hedefi sonucu belirler.
Çalışma mantığı: Girdi parçaları gömülür, attention katmanları parçalar arasındaki ilişkileri hesaplar ve katmanlar bu temsilleri kademeli olarak dönüştürür. Encoder anlama, decoder üretme, birleşik yapılar ise her iki görevi birlikte ele alabilir.
Kullanım alanları: Dil modeli, görsel sınıflandırma, ses işleme, belge arama ve çok modlu sistemlerin temel mimarisi olarak kullanılır.
Sınırlılıklar: Uzun dizilerde attention maliyeti artar; model mimarisi güçlü olsa da veri kalitesi, konum temsili ve eğitim hedefi sonucu belirler.
Teknik tanım ve açıklama
Temel mekanizmaGoogle tarafından 2017 yılında tanıtılan, dikkat mekanizmasına dayanan bir sinir ağı mimarisidir. Modern LLM'lerin temelini oluşturur.
Gerçek hayatta kullanım
Örnek senaryoTransformer mimarisi, bir cümlenin önceki ve sonraki kelimeleri arasındaki ilişkileri birlikte değerlendirir. Editoryal bir uygulamada bu kavramı kullanırken önce hedefi ve başarı ölçütünü yazın, ardından küçük bir örnek üzerinde sonucu kontrol edip üretime almadan önce insan doğrulaması yapın.