Wprowadzenie
Transformer to architektura sieci neuronowej zaproponowana w 2017 roku w słynnym artykule“Attention Is All You Need” autorstwa zespołu Google Brain. Całkowicie zmieniła ona podejście do przetwarzania sekwencji, zastępując rekurencyjne sieci neuronowe (RNN/LSTM) mechanizmem uwagi.
Główne elementy Transformera
- Self-Attention – mechanizm pozwalający modelowi patrzeć na wszystkie elementy sekwencji jednocześnie
- Multi-Head Attention – kilka mechanizmów uwagi działających równolegle
- Positional Encoding – dodawanie informacji o pozycji tokenów
- Feed-Forward Networks – warstwy w pełni połączone
- Layer Normalization + Residual Connections – stabilizacja treningu
Architektura
Klasyczny Transformer składa się z dwóch głównych części:
- Encoder – przetwarza dane wejściowe (używany np. w BERT)
- Decoder – generuje dane wyjściowe (używany np. w GPT)
Zalety Transformera
- Możliwość równoległego przetwarzania sekwencji (w przeciwieństwie do RNN)
- Lepsze modelowanie długodystansowych zależności
- Łatwość skalowania do miliardów parametrów
- Wszechstronność – działa na tekście, obrazach (ViT), audio, wideo itp.
Wpływ na AI
Prawie wszystkie największe modele AI od 2018 roku bazują na architekturze Transformer lub jej wariantach:
- BERT, RoBERTa, T5 (Encoder lub Encoder-Decoder)
- GPT series, Llama, Mistral, Gemma (Decoder-only)
- Vision Transformer (ViT), Swin Transformer
- CLIP, DALL·E, Stable Diffusion
Aktualny status (2026)
Transformer pozostaje dominującą architekturą w AI. Mimo pojawiania się nowych propozycji (Mamba, RWKV, RetNet), większość najpotężniejszych modeli nadal jest oparta na Transformerze lub jego ulepszonych wersjach. Architektura ta zrewolucjonizowała nie tylko przetwarzanie języka naturalnego, ale także wizję komputerową, audio i multimodalność.