Transformer 是一种基于自注意力机制的深度神经网络模型，它在机器翻译、文本摘要、问答系统等领域取得了显著的成果。以下是对 Transformer 的简要介绍。
特点
- 自注意力机制：Transformer 使用自注意力机制来处理序列数据，使得模型能够捕捉到序列中任意两个位置之间的关系。
- 编码器-解码器结构：Transformer 采用编码器-解码器结构，编码器用于将输入序列编码成固定长度的向量表示，解码器则用于生成输出序列。
- 并行处理：由于 Transformer 的自注意力机制，它能够并行处理序列中的所有元素，这使得其训练速度比传统的循环神经网络（RNN）更快。
应用
- 机器翻译：Transformer 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 可以用于生成文本摘要，将长篇文章压缩成简洁的摘要。
- 问答系统：Transformer 可以用于构建问答系统，回答用户提出的问题。
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更多信息
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