Việc nắm vững kiến thức về kiến trúc Transformer là nền tảng thiết yếu cho bất kỳ ai muốn tìm hiểu về AI, đặc biệt là những người muốn đào sâu nghiên cứu trong lĩnh vực này. Transformer đã trở thành một bước đột phá quan trọng, đặt nền móng cho sự phát triển của rất nhiều mô hình AI tiên tiến hiện nay. Trong phần tiếp theo, chúng ta sẽ cùng nhau khám phá chi tiết về Transformer.

1. Tokenization

Phân tích và chia nhỏ văn bản thành các token có nghĩa để mô hình có thể xử lý.

2. Word Embedding

Chuyển đổi các token thành các vector số học để biểu diễn ngữ nghĩa của từ.

3. Self-attention

Cơ chế cho phép mô hình tập trung vào các phần quan trọng của dữ liệu đầu vào.

4. Masked Self-attention

Biến thể của Self-attention ngăn mô hình nhìn thấy thông tin trong tương lai.

5. Multi-head Attention

Cho phép mô hình học nhiều biểu diễn khác nhau của dữ liệu cùng lúc.

6. Positional Encoding

Thêm thông tin về vị trí của từng token trong chuỗi đầu vào.

LM Head

Lớp phân loại cuối cùng để dự đoán token tiếp theo.

7. Sample Strategies

Các chiến lược lấy mẫu để tạo ra văn bản từ mô hình.