Transformer 模型是近年来自然语言处理领域的一个重要突破，它为许多任务提供了高效和强大的解决方案。以下是关于 Transformer 模型的详细介绍。
模型结构
Transformer 模型主要由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分组成。编码器将输入序列转换为隐藏状态，解码器则根据隐藏状态生成输出序列。
编码器
编码器由多个相同的层堆叠而成，每一层包含自注意力机制（Self-Attention）和前馈神经网络（Feed-Forward Neural Network）。
- 自注意力机制：允许模型关注输入序列中不同位置的依赖关系。
- 前馈神经网络：对每个位置的隐藏状态进行非线性变换。
解码器
解码器与编码器类似，但引入了编码器输出作为输入的一部分，以便于生成输出序列。
- 编码器-解码器注意力机制：允许解码器关注编码器的输出。
- 位置编码：为序列中的每个位置添加编码，以处理序列的顺序信息。
应用
Transformer 模型在多个自然语言处理任务中取得了显著的成果，包括：
- 机器翻译
- 文本摘要
- 问答系统
- 生成文本
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Transformer 模型结构
扩展阅读
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