Transformer modelinin bu kadar başarılı olmasının birkaç nedeni vardır: 1. Paralel İşleme Yeteneği: Transformer modelleri, verileri paralel olarak işleyebildiği için büyük veri setlerinde hızlı ve verimli sonuçlar üretir. 2. Self-Attention Mekanizması: Bu mekanizma, modelin bir cümledeki her kelimenin diğer kelimelerle olan ilişkisini öğrenmesini sağlar, böylece metnin bağlamını daha iyi anlar. 3. Esnek Yapı: Transformer, sadece metinlerde değil, aynı zamanda görseller ve sesler gibi diğer veri türlerinde de etkili olabilir. 4. Geniş Ölçeklenebilirlik: Büyük veri kümeleriyle çalışmak için son derece uygundur ve milyarlarca parametre üzerinde eğitim alabilir. 5. Hızlı ve Karmaşık Bağlam Anlayışı: Geleneksel modellere göre daha hızlı ve daha doğru sonuçlar üretir.