Machine learning

טרנספורמר (עיבוד שפה טבעית)

הטרנספורמר הוא מודל למידה עמוקה מבוסס-קשב, שהוצג על ידי Vaswani ועמיתיו בשנת 2017, המבצע סיווג טקסט, זיהוי ישויות בשם, ומידול שפה בכך שהוא מאפשר לכל אסימון (token) ברצף להתייחס ישירות לכל אסימון אחר. הוא החליף עיצובים רקורנטיים קודמים במנגנון קשב-עצמי (self-attention) המעבד רצפים שלמים במקביל.

פתיחה ב-MethodMindבקרובוידאובקרובDownload slides

קראו את השיטה במלואה

לחברים בלבד

התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.

התחברות

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

מקורות

  1. Vaswani, A. et al. (2017). Attention Is All You Need. NeurIPS. link

איך לצטט עמוד זה

ScholarGate. (2026, June 1). Transformer Model for Natural Language Processing. ScholarGate. https://scholargate.app/he/deep-learning/transformer-nlp

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

מאוזכר על ידי

ScholarGateTransformer (Transformer Model for Natural Language Processing). אוחזר בתאריך 2026-06-15 מתוך https://scholargate.app/he/deep-learning/transformer-nlp · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026