Transformer 模型是自然语言处理领域的一项重要突破，自 2017 年提出以来，它已经成为了深度学习在自然语言处理任务中的主流模型。
Transformer 模型概述
Transformer 模型是一种基于自注意力机制的深度神经网络模型，它主要由编码器和解码器两部分组成。
编码器
编码器负责将输入序列转换成固定长度的向量表示。它包含多个编码层，每层由多头自注意力机制和前馈神经网络组成。
解码器
解码器负责将编码器的输出序列解码成输出序列。它同样包含多个解码层，每层由自注意力机制、编码器-解码器注意力机制和前馈神经网络组成。
Transformer 模型优势
与传统的循环神经网络（RNN）相比，Transformer 模型具有以下优势：
- 并行处理能力：Transformer 模型可以并行处理输入序列，而 RNN 只能逐个处理。
- 全局信息捕捉：自注意力机制使得模型能够捕捉到输入序列的全局信息，从而提高模型的性能。
- 易于训练：Transformer 模型结构简单，参数数量相对较少，易于训练。
Transformer 模型应用
Transformer 模型在自然语言处理领域有着广泛的应用，例如：
- 机器翻译：Transformer 模型在机器翻译任务中取得了显著的成果，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，将长文本压缩成简洁的摘要。
- 问答系统：Transformer 模型可以用于构建问答系统，回答用户提出的问题。
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Transformer 模型结构图