Transformers 是一种基于深度学习的自然语言处理模型，它由 Google 的 KEG 实验室在 2017 年提出。这种模型在处理自然语言任务方面表现出色，已经成为了自然语言处理领域的主流模型之一。
特点
- 端到端: Transformer 模型是一个端到端的模型，可以直接将输入的文本转换为输出，无需经过任何中间步骤。
- 并行处理: Transformer 模型利用了自注意力机制，可以并行处理序列中的每个元素，大大提高了计算效率。
- 可解释性: Transformer 模型的结构相对简单，因此更容易理解其工作原理。
应用
Transformer 模型在许多自然语言处理任务中都取得了很好的效果，例如：
- 文本分类
- 情感分析
- 机器翻译
- 文本摘要
- 问答系统
学习资源
更多关于 Transformer 的学习资源，您可以访问 本站 Transformer 教程。
Transformer 模型结构图