Transformers 是一种用于自然语言处理（NLP）的深度学习模型，它能够有效地处理序列数据。本指南将介绍 Transformers 的基本概念、架构以及如何使用。
模型架构
Transformers 模型主要由以下几部分组成：
- Encoder：编码器，负责将输入序列转换为固定长度的向量表示。
- Decoder：解码器，负责将编码器的输出向量解码为输出序列。
Transformer 架构图
应用场景
Transformers 模型在多个 NLP 任务中都有广泛应用，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：回答用户提出的问题。
使用方法
要使用 Transformers 模型，你可以访问我们网站的 Transformers API。