Transformer 论文解读

Transformer 模型是自然语言处理领域的一个重要突破，自 2017 年提出以来，它已经在各种任务中取得了显著的成果。本文将简要介绍 Transformer 模型的基本原理和主要贡献。

模型结构

Transformer 模型主要由编码器和解码器组成，它们都包含多个相同的层。每个层又由多头自注意力机制和前馈神经网络组成。

自注意力机制是 Transformer 模型的核心，它允许模型在处理序列数据时考虑所有输入序列的影响。这种机制可以有效地捕捉长距离依赖关系。

前馈神经网络用于对自注意力机制的输出进行进一步处理，增加模型的表达能力。

Transformer 模型在多种自然语言处理任务中取得了优异的性能，包括：

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