Transformer 模型是自然语言处理领域的重要突破，通过自注意力机制（Self-Attention）和位置编码解决了序列模型的长距离依赖问题。以下是关键知识点：
核心概念
- 自注意力机制：允许模型在处理序列时动态关注不同位置的信息，如
Attention_Mechanism - 位置编码：为序列添加位置信息，如
Positional_Encoding - 并行计算：相比RNN，支持更高效的并行处理，提升训练速度
主要类型
- Encoder-Decoder 结构
- 用于机器翻译等任务
- 仅编码器模型
- 应用于图像识别等视觉任务
- 仅解码器模型
- 用于文本生成等任务
应用场景
- 机器翻译：如英文到中文的翻译
- 文本摘要：自动生成文章摘要
- 问答系统：基于上下文的回答生成
如需深入了解实现细节，可参考 Transformer 模型详解。