Transformer 是一种基于自注意力机制的深度学习模型，它彻底改变了自然语言处理（NLP）领域。以下是一些关于 Transformer 的关键要点：
- 自注意力机制：Transformer 使用自注意力机制来处理序列数据，这意味着模型可以关注序列中的不同部分，从而更好地捕捉长距离依赖关系。
- 编码器和解码器：Transformer 通常由编码器和解码器组成。编码器将输入序列转换为固定长度的向量表示，而解码器则利用这些向量表示生成输出序列。
- 多头注意力：多头注意力机制允许模型同时关注序列的不同部分，从而提高模型的表示能力。
Transformer 的应用
Transformer 在许多领域都有广泛的应用，以下是一些例子：
- 机器翻译：Transformer 在机器翻译任务中取得了显著的成果，许多流行的机器翻译系统都基于 Transformer。
- 文本摘要：Transformer 可以用于生成文本摘要，将长篇文章压缩为简短的摘要。
- 问答系统：Transformer 可以用于构建问答系统，回答用户提出的问题。
Transformer 示意图
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