Elk neuraal netwerk uitgelegd: LSTM met attention Every Neural Network Explained - LSTM with Attention

Ooit afgevraagd wat de bottleneck was in oudere LLM-architecturen zoals LSTM's? Ze moesten een hele reeks samenpersen in één vector van vaste grootte, waardoor er data verloren ging en het model het begin van de zin vergat. Toen kwam in 2014 Attention! Gooi de tussenliggende states niet weg. Attention geeft de decoder toegang tot de volledige inputgeschiedenis, gewogen naar relevantie, om een dynamische Context Vector te maken. Deze doorbraak zorgde in 2016 voor een enorme sprong in vertaalkwaliteit bij Google Translate. Maar de sequentiële verwerking was nog steeds een O(n)-operatie: het volgende probleem! We moeten sneller en paralleliseren... We hebben de Transformer nodig! #attention #llm #transformers #deeplearning #machinelearning #aiexplained #lstm #development #ai #techshorts #neuralnetworks #artificialintelligence #jetbrains #python

Ever wonder what the bottleneck was in older LLM architectures like LSTMs? They had to compress an entire sequence into a single fixed-size vector, leading to data loss and the model forgetting the start of the sentence. Enter Attention in 2014! Don't throw away the intermediate states. Attention gives the decoder access to the entire input history, adjusted by relevance, to create a dynamic Context Vector. This breakthrough led to a massive jump in translation quality for Google Translate in 2016.However, the sequential processing was still an O(n) operation - the next problem! We need to go faster and use parallelization... We need the Transformer! #attention #llm #transformers #deeplearning #machinelearning #aiexplained #lstm #development #ai #techshorts #neuralnetworks #artificialintelligence #jetbrains #python