Transformer 模型是一种基于自注意力机制的深度学习模型，它被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉等领域。下面将详细介绍 Transformer 模型的相关内容。
自注意力机制
Transformer 模型的核心是自注意力机制，它允许模型在处理序列数据时，能够考虑到序列中所有位置的信息。这种机制使得 Transformer 模型在处理长距离依赖问题时，具有显著的优势。
应用领域
- 自然语言处理：Transformer 模型在机器翻译、文本摘要、情感分析等领域取得了显著的成果。
- 计算机视觉：Transformer 模型也被应用于图像分类、目标检测、图像分割等任务。
Transformer 模型的优势
- 并行处理：Transformer 模型可以并行处理序列中的所有位置，提高了计算效率。
- 长距离依赖：Transformer 模型能够有效处理长距离依赖问题。
深入了解
如果您想更深入地了解 Transformer 模型，可以阅读以下文章：
Transformer 模型架构图