О разделе

Раздел посвящён обработке естественного языка (NLP) и архитектуре Transformer, которая с 2017 года стала основой современных языковых моделей, систем перевода, классификаторов текста и мультимодальных систем.

Краткое упоминание трансформера есть во введении в ИИ и в статье Большие языковые модели. Здесь — углублённый маршрут — от задач NLP и устройства attention до реализации блоков с нуля, fine-tuning, обзора семейств моделей и практики с Hugging Face, в том числе для русского языка.

Рекомендуемый порядок

1. NLP и работа с текстом — задачи, корпуса, метрики.
2. Что такое трансформер — attention, encoder/decoder, особенности.
3. Трансформер с нуля — теория и минимальная реализация на PyTorch.
4. Дообучение под задачи NLP — fine-tuning, LoRA, heads.
5. Обзор архитектур — BERT, GPT, T5, Longformer и др.
6. Предобученные модели на практике — pipelines, русскоязычные чекпоинты.
7. Тренды NLP 2018–2021 — эволюция от ELMo до GPT-3.
8. Мультимодальные трансформеры — ViT, Whisper, CLIP.
9. Итоги и чек-лист.

Перед разделом полезны нейрон и слои, NumPy — массивы и матрицы, перцептрон на NumPy и PyTorch для разработчика. После — LLM и ChatGPT, работа с ИИ-моделями, вызов API — OpenAI / API — готовые промпты и вызовы и шаблоны запросов — Prompt engineering — библиотека промптов.

NLNLP и работа с текстом

Обработка естественного языка — задачи, корпуса, токенизация, метрики и типичный pipeline от сырого текста до модели.

NLЧто такое трансформер — архитектура и особенности

Transformer — attention, encoder и decoder, positional encoding, multi-head attention и отличия encoder-only, decoder-only и seq2seq.

NLУстройство трансформеров — теория и практика с нуля

Минимальная реализация Transformer encoder block на PyTorch — attention, FFN, residual, LayerNorm и учебный forward pass.

NLДообучение моделей на конкретные задачи NLP

Fine-tuning трансформеров — classification head, token classification, seq2seq, LoRA, PEFT и выбор стратегии под объём данных.

NLОбзор и разбор трансформерных архитектур

Семейства Transformer — BERT, GPT, T5, RoBERTa, ALBERT, DistilBERT, Longformer и выбор архитектуры под задачу NLP.

NLПрактика работы с предобученными моделями

Hugging Face pipelines, выбор русскоязычных чекпоинтов, инференс, ONNX и типичный production-путь для NLP.

NLСовременные тренды в NLP (2018–2021)

Хронология NLP от ELMo и ULMFiT до GPT-3 — pre-training, transfer learning, бенчмарки GLUE и SuperGLUE, scaling laws.

NLТрансформеры в разных модальностях — текст, зрение, звук

ViT, DETR, Whisper, CLIP и Audio Spectrogram Transformer — как attention переносится с текста на изображения и аудио.

NLТрансформеры и NLP — итоги

Краткие итоги раздела "Трансформеры и NLP" — задачи NLP, attention, архитектуры, fine-tuning и практика с предобученными моделями.

📄️Трансформеры и NLP — чек-лист

Чек-лист самопроверки по разделу Трансформеры и NLP — вопросы для закрепления материала.

NLТрансформеры и NLP — о разделе

Подборка материалов по обработке естественного языка и архитектуре Transformer — от задач NLP до практики с предобученными моделями и мультимодальности.

---

В подборках

Статья входит в тематические подборки и блок "С чего начать?" на главной. Соседние шаги того же маршрута:

Нейросети и ИИ — Применение ИИ — о разделе, Векторные базы данных, Разработка ИИ — о разделе, Графовые базы данных, Модели и инструменты — о разделе, Нейросети — о разделе.

ИИ для разработчика — MLOps и LLM-стек — слои 1–3, Разработка и отладка — о разделе, AgentOps и MLOps — о разделе, Low-code, No-code — о разделе, Вайб-кодинг, Вайб-кодинг и нейроконтент — о разделе.

---