Какая нейронная сеть использовалась на проекте

В проекте использовалась архитектура Transformer (BERT-подобная модель) для обработки естественного языка. Основные характеристики:

• Многослойный энкодер с self-attention механизмом
• Предобучение на masked language modeling (MLM)
• Fine-tuning под конкретную задачу (классификация/генерация)

Пример инициализации через transformers:

from transformers import BertModel, BertTokenizer

model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')

Ключевые преимущества выбора:

1. Отличная работа с контекстом
2. Поддержка transfer learning
3. Готовые реализации для популярных задач

Для задач с ограниченными ресурсами иногда применяли облегчённые версии (DistilBERT).