Llama 4 Maverick

"Attention Is All You Need" makalesi, 2017 yılında Google araştırmacıları tarafından yayımlanan ve dil çevirisi alanında önemli bir dönüm noktası olan bir çalışmadır. Bu makalede, geleneksel özyinelemeli (recurrent) ve evrişimsel (convolutional) sinir ağları mimarilerini kullanan çeviri modellerine alternatif olarak tamamen dikkat mekanizması (attention mechanism) üzerine kurulu bir model olan Transformer mimarisi tanıtılmıştır. Özetle, makalenin öne sürdüğü temel fikirler ve katkılar şunlardır: Özyinelemeli Yapılardan Uzaklaşma: Geleneksel çeviri modelleri, özyinelemeli sinir ağları (RNN) veya uzun kısa vadeli bellek (LSTM) gibi yapıları kullanır. Bu yapılar, sırayla işleme tabi tuttukları için yavaş olabilir ve paralel işlemeyi zorlaştırır. Transformer, bu özyinelemeli yapıları tamamen ortadan kaldırarak, dikkat mekanizmasına dayanan yeni bir yaklaşım sunar. Dikkat Mekanizması: Transformer, dikkat mekanizmasını kullanarak girdi dizisinin farklı bölümlerine ağırlık verir. Bu, modelin girdi ve çıktı arasındaki uzun mesafeli bağımlılıkları daha etkili bir şekilde öğrenmesini sağlar. Özellikle "Scaled Dot-Product Attention" adı verilen bir dikkat mekanizması türü kullanır. Paralel İşleme: Transformer mimarisi, girdi verilerini paralel olarak işleyebilir. Bu, özellikle büyük veri setlerinde eğitim süresini önemli ölçüde kısaltır. Özyinelemeli modellerin aksine, Transformer'da tüm girdi dizisi bir kerede işlenir. Çoklu Kafalı Dikkat (Multi-Head Attention): Model, dikkat mekanizmasını birden fazla "kafa" ile uygular. Her bir kafa, girdi dizisine farklı bir açıdan bakar ve böylece modelin farklı temsil alanlarında öğrenme yapmasına olanak tanır. Kodlayıcı ve Çözücü Mimarisi: Transformer, bir kodlayıcı (encoder) ve bir çözücü (decoder) yapısından oluşur. Kodlayıcı, girdi cümlesini işler ve bir dizi vektör üretir. Çözücü ise bu vektörleri kullanarak çıktı cümlesini oluşturur. Deneysel Sonuçlar: Makale, WMT 2014 İngilizce-Almanca ve İngilizce-Fransızca çeviri görevlerinde Transformer'ın önceki en iyi sonuçlara göre daha yüksek çeviri kalitesi elde ettiğini ve daha hızlı eğitilebildiğini gösterir. Sonuç olarak, "Attention Is All You Need" makalesi, doğal dil işleme (NLP) alanında önemli bir paradigma değişikliğine işaret etmiş ve Transformer mimarisi, birçok NLP görevi için temel bir yapı taşı haline gelmiştir. Bu makale, büyük dil modelleri ve diğer gelişmiş NLP sistemlerinin geliştirilmesinde etkili olmuştur.