• 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

    LLM transformatör nedir?

    LLM (Large Language Model) transformatörü, doğal dil işleme (NLP) görevlerini yerine getirmek için tasarlanmış bir sinir ağı mimarisidir. Temel özellikleri: - Öz-dikkat mekanizması: Modelin, cümledeki kelimelerin önemini değerlendirerek bağlamı korumasını sağlar. - Paralel işleme: Birden fazla kelimeyi aynı anda işleyerek daha hızlı ve verimli çalışır. - Versatilite: Dil görevlerinin yanı sıra görüntü tanıma ve zaman serisi tahmini gibi sıralı veri içeren problemlerde de kullanılabilir. Önemli LLM transformatör modelleri: GPT, BERT, T5 ve ViT'dir.
    5 kaynak

    Transformer mimarisi nedir?

    Transformer mimarisi, 2017 yılında Vaswani ve arkadaşları tarafından tanıtılan, doğal dil işleme (NLP) ve yapay zeka alanlarında çığır açan bir derin öğrenme modelidir. Temel özellikleri: - Paralel çalışabilme: Geleneksel RNN ve LSTM mimarilerine kıyasla daha verimli ve hızlı sonuçlar üretir. - Uzun bağlamları anlama: Dikkat (attention) mekanizmasını kullanarak, bir cümledeki her kelimenin diğer kelimelerle olan ilişkisini öğrenir ve bağlamı daha iyi anlar. - İki ana bileşen: Encoder (kodlayıcı) ve Decoder (çözücü). Kullanım alanları: - Makine çevirisi. - Metin özetleme. - Soru-cevap sistemleri. - Görüntü işleme (Vision Transformer - ViT). Öne çıkan modeller: - GPT (Generative Pre-trained Transformer). - BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers).
    5 kaynak

    LLM'de hangi transformatör kullanılır?

    LLM'lerde (Büyük Dil Modelleri) genellikle transformatör mimarisi kullanılır. Bu mimariye dayalı bazı transformatör modelleri şunlardır: - GPT-4o; - LLaMA; - Gemini; - Claude.
    5 kaynak

    Transformer neden bu kadar başarılı?

    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.
    5 kaynak

    Transformer ne işe yarar?

    Transformatör (trafo), elektrik enerjisinin gerilim ve akım değerlerini değiştirmek için kullanılan bir cihazdır. Başlıca işlevleri şunlardır: 1. Gerilim yükseltme veya düşürme: Elektrik enerjisinin iletiminde gerilimi yükselterek, akım şiddetini düşürmek güç kayıplarını azaltır ve iletim maliyetlerini düşürür. 2. İzolasyon: Farklı devrelerdeki yükselticileri birleştirmek ve doğru akım dalgalarını alternatif akıma çevirmek için kullanılır. 3. Ölçüm: Ölçü aletlerinde, gerilim ve akım seviyelerini ölçü aletlerinin ölçebileceği değerlere düşürmek için kullanılır. 4. Endüstriyel kullanım: Ağır makine ve üretim tesislerinde voltajı düzenlemek için gereklidir. Transformatörler, cep telefonları, bilgisayarlar ve birçok elektrikli cihazda da gerilimi ayarlamak için bulunur.
    5 kaynak

    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