Transformer 是一种基于自注意力机制的深度神经网络模型，最初由 Google 的 KEG 实验室在 2017 年提出。它被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉等领域，并取得了显著的成果。

特点

  • 自注意力机制：Transformer 使用自注意力机制来处理序列数据，能够捕捉序列中任意位置之间的依赖关系。
  • 并行计算：Transformer 的结构允许并行计算，从而提高了模型的训练速度。
  • 端到端：Transformer 是一种端到端模型，可以直接从输入序列生成输出序列。

应用

  • 机器翻译：Transformer 在机器翻译领域取得了显著的成果，是目前最先进的翻译模型之一。
  • 文本摘要：Transformer 可以用于提取文本摘要，将长文本压缩成简洁的摘要。
  • 问答系统：Transformer 可以用于构建问答系统，回答用户提出的问题。

深入阅读

想要了解更多关于 Transformer 的知识，可以阅读以下文章：

Transformer 模型结构图