Трансформеры — не только роботы из фильмов
Разбираемся, как работают transformer-модели в LLM через интерактивную визуализацию. Проект poloclub/transformer-explainer наглядно показывает архитектуру внимания и механизмы обработки последовательностей.
Важно: понимание self-attention — ключ к тонкой настройке моделей и созданию своих решений. Визуализация помогает "пощупать" математику, скрытую за слоями нейросети.
Инсайт: Multi-head attention — это как параллельные потоки сознания, где каждый "голова" фокусируется на разных аспектах входных данных.
