Transformer'ı anlamak

Python ile LLM'lere Giriş

Jasmin Ludolf

Senior Data Science Content Developer, DataCamp

Transformer nedir?

Üç transformer mimarisi: yalnızca encoder, yalnızca decoder ve encoder–decoder görseli

Üç transformer mimarisi: yalnızca encoder, yalnızca decoder ve encoder–decoder görseli

Yalnızca encoder görseli

Girdi metnini anlama
Sıralı çıktı yok
Yaygın görevler:
- Metin sınıflandırma
- Duygu analizi
- Çıkarımsal soru-cevap (çıkar veya etiketle)
BERT modelleri
Örnek: "distilbert-base-uncased-distilled-squad"

Yalnızca encoder görseli

llm = pipeline(model="bert-base-uncased")
print(llm.model)

BertForMaskedLM(
  (bert): ...
    )
    (encoder): BertEncoder(
      ...

print(llm.model.config)

BertConfig {
...
  "architectures": [
    "BertForMaskedLM"
...

Yalnızca encoder görseli

print(llm.model.config.is_decoder)

False

Yalnızca decoder görseli

Yalnızca decoder görseli

llm = pipeline(model="gpt2")
print(llm.model.config)

GPT2Config {
...
  "architectures": [
    "GPT2LMHeadModel"
  ],
...
  "task_specific_params": {
    "text-generation": {
...

print(llm.model.config.is_decoder)

False

Encoder–decoder görseli

Encoder–decoder görseli

llm = pipeline(model="Helsinki-NLP/opus-mt-es-en")
print(llm.model)

MarianMTModel(
...
    (encoder): MarianEncoder(
...
    (decoder): MarianDecoder(
...

Encoder–decoder görseli

print(llm.model.config)

MarianConfig {
...
  "decoder_attention_heads": 8,
...
  "encoder_attention_heads": 8,
...
  "is_encoder_decoder": true,
...

print(llm.model.config.is_encoder_decoder)

True

Python ile LLM'lere Giriş