एक ट्रांसफार्मर में कई महत्वपूर्ण घटक होते हैं जो विभिन्न कार्यों को करने के लिए एक साथ काम करते हैं। ट्रांसफार्मर के मुख्य भागों में शामिल हैं:
1. इनपुट एंबेडिंग: यह भाग इनपुट डेटा को ट्रांसफार्मर मॉडल के लिए उपयुक्त प्रतिनिधित्व में परिवर्तित करता है। इसमें अक्सर शब्द एम्बेडिंग या स्थितीय एन्कोडिंग जैसी तकनीकें शामिल होती हैं।
2. एनकोडर: एनकोडर इनपुट डेटा को संसाधित करने और इसकी प्रासंगिक जानकारी कैप्चर करने के लिए जिम्मेदार है। इसमें आम तौर पर आत्म-ध्यान तंत्र और फ़ीड-फ़ॉरवर्ड तंत्रिका नेटवर्क की कई परतें शामिल होती हैं।
3. डिकोडर: डिकोडर एन्कोडेड इनपुट लेता है और आउटपुट अनुक्रम उत्पन्न करता है। एनकोडर की तरह, इसमें भी स्व-ध्यान और फ़ीड-फ़ॉरवर्ड नेटवर्क की कई परतें शामिल हैं। इसमें एन्कोडेड इनपुट से जानकारी प्राप्त करने के लिए एनकोडर-डिकोडर ध्यान नामक एक अतिरिक्त ध्यान तंत्र भी शामिल है।
4. आत्म-ध्यान तंत्र: आत्म-ध्यान ट्रांसफार्मर को विभिन्न शब्दों या टोकन को संसाधित करते समय एक अनुक्रम के भीतर उनके महत्व को तौलने की अनुमति देता है। यह मॉडल को इनपुट के विभिन्न भागों के बीच निर्भरता और संबंधों को पकड़ने में सक्षम बनाता है।
5. फ़ीड-फ़ॉरवर्ड नेटवर्क: ये सरल, पूरी तरह से जुड़े तंत्रिका नेटवर्क हैं जो आत्म-ध्यान तंत्र के आउटपुट को संसाधित करते हैं। वे प्रतिनिधित्व को बढ़ाने और अधिक जटिल पैटर्न को पकड़ने के लिए गैर-रेखीय परिवर्तन प्रदान करते हैं।
6. अवशिष्ट कनेक्शन: प्रशिक्षण के दौरान लुप्त हो रही ग्रेडिएंट समस्या को कम करने के लिए अवशिष्ट कनेक्शन का उपयोग किया जाता है। वे मॉडल को पिछली परतों से जानकारी बनाए रखने और नेटवर्क के माध्यम से ग्रेडिएंट के प्रवाह को सुविधाजनक बनाने की अनुमति देते हैं।
7. परत सामान्यीकरण: ट्रांसफार्मर में प्रत्येक उप-परत के बाद परत सामान्यीकरण लागू किया जाता है। यह प्रत्येक परत के भीतर मूल्यों को सामान्य बनाता है, जिससे मॉडल अधिक मजबूत हो जाता है और प्रशिक्षण स्थिरता में सुधार होता है।
ये ट्रांसफार्मर मॉडल के कुछ प्रमुख घटक हैं। प्रत्येक भाग ट्रांसफार्मर को सटीक और प्रासंगिक रूप से समृद्ध आउटपुट को संसाधित करने और उत्पन्न करने में सक्षम बनाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है।
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