Text generation before transformers

https://www.coursera.org/learn/generative-ai-with-llms/lecture/vSAdg/text-generation-before-transformers

 

Generative algorithms have a history, with earlier language models relying on recurrent neural networks (RNNs). However, RNNs faced limitations due to compute and memory constraints when tasked with generative tasks. An example shows that even as you scale RNNs to consider more preceding words, they require significant resources and may still struggle to make accurate predictions.

The challenge lies in the complexity of language, where words can have multiple meanings, and context is essential for disambiguation. The paper "Attention is All You Need" introduced the transformer architecture in 2017, revolutionizing generative AI. Transformers efficiently scale with multi-core GPUs, parallel process data, and learn to pay attention to word meanings, making them a game-changer.

Korean Summary (한국어 요약):

생성 알고리즘은 이전부터 존재하며, 이전 언어 모델 세대는 순환 신경망 또는 RNN을 사용했습니다. 그러나 RNN은 계산 및 메모리 제약으로 인해 생성 작업에서 잘 수행하기 어려웠습니다. 예제를 통해 RNN을 더 많은 앞 단어를 고려하도록 확장하더라도 상당한 리소스가 필요하며 정확한 예측을 하기 어려울 수 있다는 것을 보여줍니다.

이 도전 과제는 언어의 복잡성에 있으며, 단어는 여러 의미를 가질 수 있으며 문맥은 의미를 명확히 하는 데 중요합니다. 2017년에 공개된 "Attention is All You Need" 논문은 트랜스포머 아키텍처를 소개하여 생성적 AI를 혁신했습니다. 트랜스포머는 다중 코어 GPU로 효율적으로 확장되며 입력 데이터를 병렬 처리하며 단어 의미에 주의를 기울이도록 학습하여 게임 체인저가 되었습니다.