Transformer modelleri, özellikle dil verilerini işleme ve anlama alanında üstün performans gösteren bir derin öğrenme modeli türüdür. İlk kez 2017 yılında Google Brain araştırmacıları tarafından tanıtılan bu modeller, sinir ağları içinde öne çıkan attention mechanism yani dikkat mekanizması sayesinde büyük bir devrim yaratmıştır. Geleneksel RNN ve LSTM modellerinin aksine, Transformer’lar sırayla işleme zorunluluğu olmadan, verilerin tüm parçaları arasında paralel işlem yapabilme yeteneğine sahiptir. Bu, özellikle doğal dil işleme (NLP) uygulamalarında hem hızlı hem de etkin bir şekilde sonuç alma imkanı sağlar. Dil modellerinin bağlamsal anlamı yakalayabilmesi, metinlerin makine çevirisi, metin özetleme, soru-cevap sistemleri gibi çeşitli alanlarda insan benzeri performans sergilemesini mümkün kılar.
Transformer’ların temel bileşenleri arasında encoder ve decoder katmanları bulunur. Encoder, girdi verisini alır ve bu veriyi gizli haliyle dönüştürürken, decoder bu gizli hali alıp nihai çıktıya dönüştürür. Her bir encoder ve decoder katmanı, çok sayıda ‘self-attention’ katmanından ve ‘feed-forward’ sinir ağlarından oluşur. Self-attention mekanizmasının temel amacı, bir cümledeki kelimelerin birbirleriyle olan bağlarını ve ilişkilerini öğrenmektir. Örneğin, bir çeviri modelinde The cat sat on the mat cümlesini İspanyolcaya çevirirken, cat kelimesinin gato ile ve mat kelimesinin alfombra ile ilişkisini kurar. Bu sayede, kelimelerin bağlamsal anlamlarını doğru bir şekilde yakalayarak yüksek kaliteli ve anlamlı çeviriler üretebilir.
Özellikle OpenAI tarafından geliştirilen ve GPT-3 gibi modellerin temelini oluşturan Transformer mimarisi, metinlerin anlamını ve içeriğini derinlemesine kavramak için geniş ölçekli ve kapsamlı veri kümeleri üzerinde eğitilmiştir. Bu da, dil tabanlı görevlerde insanın yapabileceği hataları minimize edebilme potansiyeli taşıdığı anlamına gelir. Transformer’lar sadece doğal dil işleme görevlerinde değil, aynı zamanda görüntü tanıma, müzik üretme ve oyun oynama gibi çeşitli yapay zeka uygulamalarında da başarılı bir şekilde kullanılmaktadır. Bazı popüler örnekler arasında Google’ın BERT modeli ve Facebook’un RoBERTa modeli bulunur. Bu modeller, metinleri analiz etme, bağlama uygun yanıtlar oluşturma ve verimli bilgi çıkarımı sağlama konularında büyük oranda katkı yapmış ve yapay zeka araştırmalarının geleceğine yön vermiştir.