Transformer 模型是自然语言处理领域的一项重大突破，它基于自注意力机制（Self-Attention Mechanism）实现了对序列数据的建模。以下是对 Transformer 论文的简要介绍。
论文亮点
- 自注意力机制：Transformer 使用自注意力机制来处理序列数据，能够捕捉序列中长距离的依赖关系。
- 并行计算：由于自注意力机制的计算可以并行化，Transformer 在处理大规模数据时效率更高。
- 预训练与微调：Transformer 模型可以首先在大量无标注数据上进行预训练，然后针对特定任务进行微调。
图片展示
Transformer 架构图
应用场景
Transformer 模型在以下场景中取得了显著的效果：
- 机器翻译
- 文本摘要
- 问答系统
- 文本生成
扩展阅读
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