Transformerit luonnollisen kielen käsittelyssä: koulutus ja sovellukset
Ollila, Veera (2025-01-16)
Transformerit luonnollisen kielen käsittelyssä: koulutus ja sovellukset
(16.01.2025)
Julkaisu on tekijänoikeussäännösten alainen. Teosta voi lukea ja tulostaa henkilökohtaista käyttöä varten. Käyttö kaupallisiin tarkoituksiin on kielletty.
avoin
Julkaisun pysyvä osoite on:
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe202501205563
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe202501205563
Tiivistelmä
Tämän kandidaatin tutkielman aiheena on transformer-arkkitehtuuriin perustuvat kielimallit, erityisesti niiden toiminta ja rooli luonnollisen kielen käsittelyssä. Tutkielman tarkoituksena on selvittää, miten transformerien ydintekniikat, kuten huomiomekanismit, mahdollistavat tehokkaan tekstin analysoinnin ja tuottamisen. Tutkimus on luonteeltaan teoreettinen ja perustuu merkittävään alan kirjallisuuteen.
Pääpaino on transformeriarkkitehtuurissa ja siihen liittyvissä innovaatioissa, sekä myöhemmin kehittyneissä sovelluksissa. Keskeinen havainto on, että transformeriarkkitehtuuri tarjoaa skaalautuvuutta ja monimutkaisten riippuvuuksien mallintamista pitkien tekstien käsittelyssä. Tämä johtuu erityisesti huomiomekanismien kyvystä painottaa merkityksellisiä tekstinosia tehokkaasti. Lisäksi tutkielmassa analysoidaan mallien koulutusprosesseja ja niihin liittyviä haasteita, kuten resurssivaatimuksia ja optimointistrategioita.
Päätelmänä todetaan, että transformerit ovat mullistaneet luonnollisen kielen käsittelyn monipuolisuutensa ja suorituskykynsä ansiosta. Samalla korostetaan tarvetta jatkotutkimukselle, joka keskittyy niiden energiatehokkuuden ja eettisten kysymysten, kuten väärinkäyttömahdollisuuksien, parantamiseen.
Pääpaino on transformeriarkkitehtuurissa ja siihen liittyvissä innovaatioissa, sekä myöhemmin kehittyneissä sovelluksissa. Keskeinen havainto on, että transformeriarkkitehtuuri tarjoaa skaalautuvuutta ja monimutkaisten riippuvuuksien mallintamista pitkien tekstien käsittelyssä. Tämä johtuu erityisesti huomiomekanismien kyvystä painottaa merkityksellisiä tekstinosia tehokkaasti. Lisäksi tutkielmassa analysoidaan mallien koulutusprosesseja ja niihin liittyviä haasteita, kuten resurssivaatimuksia ja optimointistrategioita.
Päätelmänä todetaan, että transformerit ovat mullistaneet luonnollisen kielen käsittelyn monipuolisuutensa ja suorituskykynsä ansiosta. Samalla korostetaan tarvetta jatkotutkimukselle, joka keskittyy niiden energiatehokkuuden ja eettisten kysymysten, kuten väärinkäyttömahdollisuuksien, parantamiseen.