Ứng dụng sớm của Transformer trong NLP: Từ lý thuyết đến thực nghiệm

1. Từ cấu trúc tuần tự sang cấu trúc quan hệ

NLP giai đoạn này vẫn ưu tiên RNN.
Transformer xuất hiện như một giả thuyết táo bạo:

“Ý nghĩa không đến từ thứ tự, mà đến từ quan hệ.”

Điều này đặt NLP vào một nền tảng mới của khoa học nhận thức máy tính.

2. Các thí nghiệm ban đầu cho thấy bước nhảy lớn

Trên WMT 2014 (dịch Anh–Đức & Anh–Pháp), Transformer vượt mô hình cũ vừa nhanh vừa chính xác hơn.

Khả năng xử lý câu dài thay đổi toàn bộ định hướng nghiên cứu, khi mô hình nắm bắt phụ thuộc xa tốt hơn.

3. Hệ quả học thuật

• Lý thuyết ngôn ngữ thống kê được mở rộng
• Biểu diễn ngữ nghĩa dần mang tính khái niệm, không chỉ cú pháp
• Tín hiệu rõ ràng về khả năng sinh tạo nội dung có nghĩa

4. Kết luận

Transformer không dừng ở kỹ thuật tối ưu, mà mở ra định đề mới:

Ngữ nghĩa là hình học của tư tưởng
và mô hình phải học hình học đó để sinh ngôn ngữ.