#### Definitie Transformers zijn een geavanceerd type model binnen machine learning, vooral bekend in natural language processing ([[natuurlijke taalverwerking|NLP]]). Ze zijn ontworpen om sequentiële data te verwerken, zoals tekst, en kunnen grote hoeveelheden informatie tegelijkertijd analyseren. #### Hoe het Werkt - **[[Attention Mechanisme]]**: Het kernconcept van de transformer is het 'attention mechanisme', dat elk deel van de input (bijvoorbeeld een woord in een zin) in staat stelt om direct te 'kijken' naar elk ander deel van de input. Dit stelt het model in staat om de context veel beter te begrijpen. - **Parallelle Verwerking**: Transformers verwerken alle woorden of tokens in een zin gelijktijdig. Dit verschilt van eerdere sequentiële modellen zoals RNNs, waarin de woorden één voor één worden verwerkt. - **Schaalbaarheid**: Door hun parallelle aard zijn transformers zeer schaalbaar en kunnen ze grote hoeveelheden tekst efficiënt verwerken, wat ze bijzonder goed maakt voor taken zoals machinevertaling en complexe vraag- en antwoordsystemen. - **Layered Architecture**: Transformers zijn opgebouwd uit lagen van attention en feedforward neurale netwerken, die complexe patronen in data kunnen leren.