Transformers ในงาน Data Science
Transformers คือ Deep Learning Model ประเภทหนึ่งที่มีความสำคัญมากในวงการวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Science) โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing, NLP)
สิ่งที่ควรรู้เกี่ยวกับ Transformers คือ
- เป็นสถาปัตยกรรมโมเดลที่นำเสนอในปี 2017 ผ่านบทความวิจัยชื่อ "Attention Is All You Need" โดย Vaswany และคณะ
- มีความสามารถในการประมวลผล Sequential data (เช่น ข้อความ) แบบขนานได้ ต่างจาก Recurrent Neural Networks (RNNs) แบบเดิม
- ใช้แนวคิด "self-attention" ซึ่งช่วยให้ Model สามารถให้น้ำหนักความสำคัญกับส่วนต่างๆ ของข้อมูล Input ได้อย่างเหมาะสม
- มีประสิทธิภาพสูงในงาน NLP หลายประเภท เช่น การแปลภาษา การสร้างข้อความ การสรุปความ และการวิเคราะห์ความรู้สึก (Emotional analysis)
- เป็นพื้นฐานสำหรับ Model ภาษาที่รู้จักกันอย่างดี เช่น BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), GPT ( Generative Pre-trained Transformer) และ T5 (Text-to-text Transfer Transformer)
- สามารถปรับใช้กับงานในด้านอื่นๆ นอกเหนือจาก NLP เช่น การประมวลผลภาพ (Image analysis) และการวิเคราะห์อนุกรมเวลา (Time series analysis)
Transformers ได้กลายเป็นเทคโนโลยีหลักของ Modern Machine Learning โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้าน NLP ความสามารถในการจับความสัมพันธ์ระยะไกล (Long range dependencies) ของข้อมูลและประสิทธิภาพในการฝึกฝนที่สูง ทำให้ Transformers สามารถพัฒนาประสิทธิภาพการทำงานในหลายๆ ด้านได้อย่างก้าวกระโดด
Blog นี้ เขียนร่วมกับ Claude.ai โดยใช้ Prompt
As a data scientist, what is the transformers?
