Transformer 是一种基于自注意力机制的深度神经网络模型，它首次在 2017 年的论文《Attention Is All You Need》中被提出。Transformer 在自然语言处理领域取得了显著的成果，被广泛应用于机器翻译、文本摘要、问答系统等多个任务。

特点

  • 自注意力机制：Transformer 使用自注意力机制来捕捉输入序列中不同位置之间的依赖关系。
  • 编码器-解码器结构：Transformer 采用编码器-解码器结构，能够处理序列到序列的任务。
  • 并行计算：Transformer 可以并行计算，提高了模型的训练效率。

应用

  • 机器翻译：Transformer 在机器翻译任务上取得了显著的成果，是目前最先进的机器翻译模型之一。
  • 文本摘要：Transformer 可以用于生成文本摘要，提取输入文本的关键信息。
  • 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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Transformer 模型结构图

Transformer 模型应用