Transformer 是一种基于自注意力机制的深度神经网络模型，它首次被提出用于机器翻译任务，并在多个自然语言处理（NLP）任务中取得了显著的成果。
Transformer 的工作原理
- 自注意力机制：Transformer 使用自注意力机制来计算序列中每个词与所有其他词的关联强度。
- 多头注意力：多头注意力允许模型从不同角度理解输入数据，从而提高性能。
- 位置编码：由于 Transformer 模型本身不处理序列中的顺序信息，因此需要使用位置编码来表示词的位置。
Transformer 的优势
- 并行化能力：Transformer 可以并行处理序列中的所有词，这使得它在计算效率上优于传统的循环神经网络（RNN）。
- 强大的表达能力：由于自注意力机制和多头注意力的使用，Transformer 能够捕捉到序列中复杂的依赖关系。
应用案例
Transformer 在以下 NLP 任务中取得了显著的成果：
- 机器翻译：如 Google 翻译、DeepL 翻译等。
- 文本摘要：如 Extractive Summarization 和 Abstractive Summarization。
- 文本分类：如情感分析、主题分类等。
扩展阅读
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