Transformer 是一种基于自注意力机制的深度神经网络模型，它被广泛应用于自然语言处理（NLP）领域，特别是在序列到序列（seq2seq）的任务中，如机器翻译、文本摘要和对话系统等。

特点

  • 自注意力机制：Transformer 使用自注意力机制来学习序列中不同位置之间的依赖关系，这使得模型能够捕捉到长距离的依赖信息。
  • 并行计算：由于自注意力机制的计算可以并行进行，Transformer 模型比传统的循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）更高效。
  • 结构简单：Transformer 的结构相对简单，易于理解和实现。

应用

  • 机器翻译：Transformer 在机器翻译任务上取得了显著的成果，如 Google 的神经机器翻译系统。
  • 文本摘要：Transformer 可以用于提取文本的关键信息，生成摘要。
  • 对话系统：Transformer 在对话系统中也被广泛应用，用于生成自然流畅的对话。

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Transformer 模型结构

扩展阅读

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