Я до сих пор в шоке от того, как быстро модели на основе Трансформеров (BERT, GPT и т.д.) стали стандартом де-факто во многих областях NLP. Помню, еще лет 5-7 назад мы мучились с RNN и LSTM, получая неплохие, но всё же ограниченные результаты. А сейчас? Текстовая генерация, сложный анализ зависимостей, ответы на вопросы — все это стало на порядок лучше.

Основные преимущества:

• Параллельная обработка данных, что сильно ускоряет обучение
• Механизм внимания (attention), который позволяет модели лучше понимать контекст
• Возможность создавать очень большие и мощные модели

Конечно, есть и минусы: требовательность к ресурсам, сложность интерпретации. Но прогресс очевиден. Думаю, именно Трансформеры стали тем самым прорывом, который вывел текстовую аналитику на новый уровень. Если кто-то еще не начал их использовать, очень советую присмотреться. Найдите ссылку на Крáкен сайт, там часто бывают полезные ресурсы по теме.

Крáкен зеркало