Transformer 是一种基于自注意力机制的深度神经网络模型，被广泛应用于自然语言处理（NLP）领域。本教程将为您介绍 Transformer 的基本概念、架构以及应用。
基本概念
Transformer 的核心思想是自注意力机制（Self-Attention），它允许模型在处理序列数据时，能够捕捉到序列中不同位置之间的依赖关系。
架构
Transformer 的架构主要由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分组成。
- 编码器：将输入序列编码成固定长度的向量表示。
- 解码器：根据编码器的输出，生成输出序列。
应用
Transformer 在 NLP 领域有着广泛的应用，例如：
- 机器翻译：将一种语言的文本翻译成另一种语言。
- 文本摘要：从长文本中提取关键信息。
- 问答系统：根据用户的问题，从知识库中检索出相关答案。
扩展阅读
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