Explore the Architecture of Transformer Models

Transformer-based Encoder-decoder Models

Encoder input کو سمجھنے والا حصہ ہے۔ یہ sentence یا text کو پڑھ کر اس کے معنی، context اور تعلقات کی نمائندگی بناتا ہے۔ Decoder output بنانے والا حصہ ہے۔ یہ اسی سمجھ کی بنیاد پر translation، answer، summary یا نیا text بناتا ہے۔

مثال کے طور پر translation میں Encoder اردو جملہ سمجھتا ہے، Decoder اسے دوسری زبان میں جواب کی شکل دیتا ہے۔

Self-attention

Self-attention Transformer کا بہت اہم حصہ ہے۔ اس سے model یہ دیکھتا ہے کہ ایک sentence میں کون سا لفظ دوسرے لفظ کے لیے کتنا اہم ہے۔

Multi-head Attention

Multi-head Attention کا مطلب ہے کہ model ایک ہی وقت میں مختلف زاویوں سے تعلقات دیکھتا ہے۔ ایک head grammar دیکھ سکتا ہے، دوسرا meaning، تیسرا دور کے الفاظ کا تعلق، اور چوتھا sentence کا مقصد۔

یہ ایسے ہے جیسے ایک team ایک ہی text کو مختلف زاویوں سے پڑھ رہی ہو، پھر سب کی سمجھ کو ملا کر بہتر نتیجہ بنایا جائے۔

Feedforward Neural Networks

Attention کے بعد Feedforward Neural Networks information کو مزید process کرتے ہیں۔ آسان الفاظ میں یہ حصہ model کی اندرونی سمجھ کو refine کرتا ہے تاکہ اگلے step کے لیے بہتر representation بنے۔

یہ ہر token پر کام کر کے learned patterns کو مزید مضبوط کرتا ہے۔

Sequence-to-sequence Model اور Applications

Sequence-to-sequence model ایک sequence لیتا ہے اور دوسری sequence بناتا ہے۔ مثالیں: translation، summary، question answering، grammar correction، chatbot reply، code explanation، اور text rewriting۔