Transformer 架构是近年来自然语言处理领域的一项重大突破，它为深度学习模型在序列建模任务上的性能提升提供了新的思路。以下是一些关于 Transformer 架构的关键信息。
核心概念
- 自注意力机制 (Self-Attention): Transformer 架构的核心是自注意力机制，它允许模型在处理序列数据时，能够关注序列中不同位置的信息。
- 多头注意力 (Multi-Head Attention): 通过多头注意力，模型可以捕捉到序列中的不同关系，从而提高模型的表示能力。
- 前馈神经网络 (Feed-Forward Neural Networks): Transformer 架构在每个注意力层之后，都会接一个前馈神经网络，用于进一步提取特征。
应用场景
- 机器翻译：Transformer 架构在机器翻译任务上取得了显著的成果，是目前最先进的翻译模型之一。
- 文本摘要：Transformer 架构可以有效地捕捉到文本中的关键信息，从而实现高质量的文本摘要。
- 问答系统：Transformer 架构在问答系统中的应用也取得了良好的效果，可以更好地理解用户的问题并给出准确的答案。
图像展示
Transformer 架构的示意如下：
扩展阅读
想要深入了解 Transformer 架构，可以参考以下链接：