Transformers 是一种基于自注意力机制的深度学习模型，广泛应用于自然语言处理、计算机视觉等领域。以下是一些关于 Transformers 的介绍和相关信息。

特点

  • 自注意力机制：Transformers 使用自注意力机制来捕捉输入序列中的长距离依赖关系。
  • 并行计算：由于自注意力机制的计算方式，Transformers 可以并行计算，大大提高了计算效率。
  • 预训练和微调：Transformers 通常通过预训练和微调两个阶段进行训练。

应用

  • 自然语言处理：Transformers 在自然语言处理领域取得了显著成果，例如机器翻译、文本摘要、问答系统等。
  • 计算机视觉：Transformers 也可以应用于计算机视觉任务，如图像分类、目标检测等。

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Transformers 模型结构图

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总结

Transformers 是一种强大的深度学习模型，具有广泛的应用前景。随着技术的不断发展，相信 Transformers 将在更多领域发挥重要作用。