• Buradasın

    BERT kaç transformer katmanı?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    BERT modelinde 12 veya 24 transformer katmanı bulunmaktadır 12.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. sushant-kumar.com
        1
      2. geeksforgeeks.org
        2
      3. neptune.ai
        3
      4. en.wikipedia.org
        4
      5. goktureci.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Transformer ve RNN farkı nedir?

    Transformer ve RNN arasındaki temel farklar şunlardır: 1. İşleme Yaklaşımı: RNN'ler, verileri sırayla işleyerek her adımda önceki bilgilerin hafızada tutulmasını sağlar. 2. Uzun Mesafe Bağımlılıkları: RNN'ler, vanishing gradient sorunu nedeniyle uzun mesafe bağımlılıklarını yakalamada zorlanır. 3. Eğitim ve Performans: RNN'ler genellikle daha basit ve kaynak açısından daha az yoğundur, ancak uzun diziler üzerinde eğitilmesi daha zordur. 4. Uygulama Alanları: RNN'ler, konuşma tanıma ve zaman serisi tahminleri gibi ince taneli zamansal dinamiklerin önemli olduğu uygulamalarda tercih edilir.
    5 kaynak

    LLM'de hangi transformatör kullanılır?

    LLM'lerde (Büyük Dil Modelleri) en yaygın olarak kullanılan transformatör mimarisi, Google araştırmacılarının 2017 yılında sunduğu "Attention is All You Need" makalesinde tanıtılan transformer mimarisidir. Bu mimari, çeviri gibi dil modeli uygulamalarında kullanılır ve iki ana bölümden oluşur: 1. Kodlayıcı (Encoder): Giriş metnini ara temsile dönüştürür. 2. Çözücü (Decoder): Bu ara gösterimi faydalı metne dönüştürür.
    5 kaynak

    Transformer ne işe yarar?

    Transformatör (trafo), iki veya daha fazla devre arasındaki elektrik enerjisi aktarımını elektromanyetik indüksiyonla sağlayan bir sistemdir. Transformatörlerin temel kullanım amaçları: Voltaj veya akımı düşürmek ya da yükseltmek. Doğru akımla gelen dalgaları, daha yüksek değerdeki alternatif akıma çevirmek. Farklı devrelerdeki yükselticileri birleştirmek. Belirli frekansları iletmek. İzolasyon sağlamak. Transformatörler, elektrik enerjisinin iletiminde, dağıtımında ve kullanımında hayati bir rol oynar.
    5 kaynak

    Transformer neden bu kadar başarılı?

    Transformer modelinin bu kadar başarılı olmasının bazı nedenleri: Paralel işleme yeteneği. Daha iyi bağlam anlayışı. Geniş ölçeklenebilirlik. Esnek yapı. Hızlı eğitim. Transformer modeli, özellikle doğal dil işleme (NLP) alanında büyük bir devrim yaratmış ve ChatGPT, Bard, Bing AI gibi birçok chatbotun temelini oluşturmuştur.
    5 kaynak

    Transformer mimarisi nedir?

    Transformer mimarisi, 2017 yılında yayınlanan "Attention Is All You Need" başlıklı makalede önerilen, bilgi işleme sürecini tamamen dikkat (attention) mekanizmaları üzerine inşa eden bir yapay zeka modelidir. Transformer mimarisinin bazı özellikleri: Paralel işleme: Dikkat mekanizmaları sayesinde bilgiyi sıralamadan bağımsız bir biçimde işleyebilir ve paralel bilgi işleme yeteneği sağlar. Bağlamı iyi koruma: "Attention" mekanizması ile tüm kelimelere aynı anda odaklanarak uzun cümlelerdeki bağlamı daha iyi korur. Çoklu veri türleriyle çalışma: Metin, görsel ve ses gibi farklı veri türleriyle de çalışabilir. Büyük veriyle çalışabilme: Büyük datasets ile eğitilebilir ve girdi boyutu olarak cümleden paragraflara kadar büyütülebilir. Transformer mimarisi, dil çevirisinden sohbet botlarına, özetlemeden görsel yorumlamaya kadar birçok yapay zeka uygulamasının temel taşı haline gelmiştir.
    5 kaynak

    LLM transformatör nedir?

    LLM (Large Language Models), yani büyük dil modelleri, transformer mimarisi kullanan derin öğrenme tabanlı yapay zeka modelleridir. Transformer, 2017 yılında "Attention is All You Need" makalesi ile önerilen ve doğal dil işleme (NLP) görevlerinde kullanılan bir sinir mimarisi modelidir. Bu modeller, metin anlama ve oluşturma, dil çevirisi, duygu analizi, metin sınıflandırma ve soru cevaplama gibi NLP görevlerini yerine getirebilir. Popüler LLM örnekleri arasında ChatGPT, Google Bard ve DALL-E bulunur.
    5 kaynak