Transformer 是一种基于深度学习的机器翻译模型，它通过自注意力机制（Self-Attention Mechanism）实现了对输入序列的上下文感知，从而提高了翻译的准确性和流畅性。
特点
- 自注意力机制：Transformer 使用自注意力机制来捕捉输入序列中的长距离依赖关系。
- 并行处理：Transformer 的结构允许并行处理，大大提高了翻译速度。
- 端到端设计：Transformer 是一种端到端的模型，可以直接从输入序列生成输出序列，无需进行分词等预处理。
应用场景
- 跨语言文本翻译：将一种语言的文本翻译成另一种语言。
- 多语言内容生成：根据一种语言的内容生成多种语言的版本。
- 机器翻译辅助工具：为翻译人员提供辅助工具，提高翻译效率。
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Transformer 模型结构
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