Transformer 模型是自然语言处理领域的一项重要突破，它由 Google AI 团队在 2017 年提出。Transformer 模型在机器翻译、文本摘要、问答系统等领域取得了显著的成果。

特点

  • 自注意力机制：Transformer 使用了自注意力机制（Self-Attention Mechanism）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 模型采用编码器-解码器结构，能够处理序列到序列的任务，如机器翻译。
  • 并行处理：由于 Transformer 模型没有循环结构，因此可以并行处理，提高了计算效率。

应用

  • 机器翻译：Transformer 模型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 模型可以用于生成文本摘要，提取关键信息。
  • 问答系统：Transformer 模型可以用于构建问答系统，回答用户的问题。

图片示例

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更多信息

想要了解更多关于 Transformer 的信息，可以访问我们的 Transformer 模型详解 页面。