Выделите верные утверждения относительно архитектуры Transformer:

• Transformer сеть способна обучаться параллельно, что обеспечивает высокую скорость работы.
• Transformer сеть является seq2seq архитектурой типа энкодер-декодер и в качестве основной компоненты архитектуры использует улучшенные RNN-слои.
• Transformer сеть при своем обучении требует приведения последовательностей к единой длине для корректной работы полносвязных слоев.
• Transformer сеть является seq2seq архитектурой типа энкодер-декодер и в качестве основной компоненты архитектуры использует Attention и Self-Attention слои.
• Transformer сеть является масштабируемой архитектурой, чем больше в ней слоев (обучаемых параметров), тем выше качество обучения.
• Transformer (и его модификации) является лучшим решением для задачи машинного перевода на сегодняшний день.

Другие предметы Университет Архитектура Transformer архитектура Transformer обучение параллельно seq2seq архитектура энкодер-декодер Attention слои Self-Attention слои масштабируемая архитектура качество обучения машинный перевод анализ данных университет Новый

Давайте разберем каждое из утверждений относительно архитектуры Transformer и выделим верные из них.

• Transformer сеть способна обучаться параллельно, что обеспечивает высокую скорость работы.

  Это утверждение верно. Архитектура Transformer использует механизмы внимания, которые позволяют обрабатывать все элементы последовательности одновременно, в отличие от рекуррентных нейронных сетей (RNN), где элементы обрабатываются последовательно. Это значительно ускоряет процесс обучения иInference.

• Transformer сеть является seq2seq архитектурой типа энкодер-декодер и в качестве основной компоненты архитектуры использует улучшенные RNN-слои.

  Это утверждение неверно. Хотя Transformer действительно является seq2seq архитектурой типа энкодер-декодер, он не использует RNN-слои. Вместо этого он полагается на механизмы внимания (Attention) и Self-Attention для обработки последовательностей.

• Transformer сеть при своем обучении требует приведения последовательностей к единой длине для корректной работы полносвязных слоев.

  Это утверждение частично верно. Для корректной работы с последовательностями в Transformer используются маскировка и паддинг, что позволяет обрабатывать входные данные разной длины. Тем не менее, в некоторых случаях может быть удобно приводить последовательности к единой длине для упрощения обработки.

• Transformer сеть является seq2seq архитектурой типа энкодер-декодер и в качестве основной компоненты архитектуры использует Attention и Self-Attention слои.

  Это утверждение верно. Transformer действительно использует механизмы Attention и Self-Attention, что является одной из его ключевых особенностей и делает его эффективным для обработки последовательностей.

• Transformer сеть является масштабируемой архитектурой, чем больше в ней слоев (обучаемых параметров), тем выше качество обучения.

  Это утверждение в целом верно. Увеличение числа слоев может привести к улучшению качества модели, однако это также может привести к проблемам с переобучением и увеличению времени обучения. Поэтому важно находить баланс между количеством слоев и качеством модели.

• Transformer (и его модификации) является лучшим решением для задачи машинного перевода на сегодняшний день.

  Это утверждение верно. На данный момент архитектура Transformer и ее модификации (например, BERT, GPT) показывают выдающиеся результаты в задачах машинного перевода и других областях обработки естественного языка.

Таким образом, верными являются следующие утверждения:

• Transformer сеть способна обучаться параллельно, что обеспечивает высокую скорость работы.
• Transformer сеть является seq2seq архитектурой типа энкодер-декодер и в качестве основной компоненты архитектуры использует Attention и Self-Attention слои.
• Transformer сеть является масштабируемой архитектурой, чем больше в ней слоев (обучаемых параметров), тем выше качество обучения.
• Transformer (и его модификации) является лучшим решением для задачи машинного перевода на сегодняшний день.