⚡ Что сделать
- Ответить на вопросы по теории
- Найти применения NLP в жизни
- Подумать, где attention полезен вне текста
Ответы — на странице Решения.
Часть 1. Вопросы по теории
- Что такое тест Тьюринга и почему он важен для ИИ?
- Почему появление трансформеров считается прорывом по сравнению с RNN и CNN?
- В чём проблема «затухания градиентов» у RNN?
- Зачем трансформерам позиционные эмбеддинги?
- Где применяется RNN? А CNN?
- Какая архитектура быстрее всех обрабатывает текст и почему?
Часть 2. NLP в жизни (из ДЗ лекции)
- Найдите минимум 2 примера использования NLP в повседневной жизни (чат-боты, переводчики, поиск, голосовые ассистенты, автозамена).
Часть 3. Внимание вне NLP
- Приведите минимум 1 пример, где механизм внимания может применяться вне текста (например, обработка изображений или видео).