⚡ Transformers और BERT - आधुनिक NLP मॉडल की गहराई से जानकारी (हिंदी में)
NLP (Natural Language Processing) की दुनिया में Transformers और BERT ने क्रांति ला दी है। ये deep learning मॉडल टेक्स्ट को समझने और context-based prediction करने में बेहद असरदार साबित हुए हैं।
🔍 Transformers क्या हैं?
Transformer architecture 2017 में "Attention Is All You Need" पेपर द्वारा पेश की गई थी। यह NLP में टेक्स्ट को parallel processing और self-attention mechanism के द्वारा समझता है।
- Self-Attention: हर शब्द का संबंध पूरे वाक्य से जोड़ता है
- Positional Encoding: शब्दों के क्रम को समझता है
- Parallel Training: तेज़ और scalable training
Traditional RNNs और LSTMs के मुकाबले, transformers ज़्यादा accurate और fast हैं।
📘 BERT क्या है?
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) एक pre-trained transformer model है जिसे Google ने 2018 में बनाया था। इसका मुख्य लाभ यह है कि यह एक वाक्य के दोनों तरफ के context को समझ सकता है।
- Bidirectional Understanding: शब्द के दोनों तरफ के संदर्भ को ध्यान में रखता है
- Masked Language Model: बीच के शब्दों को predict करता है
- Next Sentence Prediction: वाक्य के logical flow को समझता है
🤖 Transformers vs BERT तुलना
| विशेषता | Transformers | BERT |
|---|---|---|
| प्रस्तावना | 2017 | 2018 |
| Direction | Unidirectional / Bidirectional (based on model) | Bidirectional |
| Use Case | Translation, Summarization, QA | Sentiment, QA, Classification |
✅ निष्कर्ष
Transformers और BERT जैसे मॉडल NLP की आधुनिक तकनीक का आधार बन चुके हैं। यह टेक्स्ट को deep और context-based तरीके से समझने में सक्षम हैं। अगर आप NLP सीख रहे हैं, तो ये दोनों मॉडल ज़रूर समझें।
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