<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Transformer on ntdim</title><link>https://ppid.ru/tags/transformer/</link><description>Recent content in Transformer on ntdim</description><generator>Hugo</generator><language>ru</language><lastBuildDate>Fri, 10 Apr 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://ppid.ru/tags/transformer/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Как нейросети научились понимать смысл слов: разбор механизма самовнимания (Self-Attention)</title><link>https://ppid.ru/blog/self-attention/</link><pubDate>Fri, 10 Apr 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://ppid.ru/blog/self-attention/</guid><description>&lt;p>В 2017 году вышла статья «Attention Is All You Need». С тех пор почти все большие языковые модели — от ChatGPT до Grok и Claude — построены на одном ключевом механизме. Он называется &lt;a href="https://ppid.ru/glossary/#self-attention" class="glossary-link" data-tooltip="Механизм, позволяющий каждому токену в последовательности «посмотреть» на все остальные токены и собрать контекстную информацию. Ключевой компонент архитектуры Transformer." data-term="Self-Attention (самовнимание)">Self-Attention&lt;/a> (самовнимание) и позволяет модели динамически «понимать» контекст и менять смысл каждого слова в зависимости от окружения. Разберём, как это работает, с простой метафорой архива и без лишней математики.&lt;/p></description></item></channel></rss>