Transformer 是一种基于自注意力机制的深度神经网络模型，最初由 Google 的 KEG 实验室提出。它主要用于处理序列到序列的任务，如机器翻译、文本摘要等。
特点
- 自注意力机制：Transformer 使用自注意力机制来捕捉序列中不同位置的依赖关系。
- 编码器-解码器结构：Transformer 采用编码器-解码器结构，能够处理任意长度的输入序列。
- 并行计算：Transformer 可以并行计算，提高了计算效率。
应用
- 机器翻译：Transformer 在机器翻译任务上取得了显著的成果，是目前最先进的机器翻译模型之一。
- 文本摘要：Transformer 可以用于提取文本摘要，如新闻摘要、社交媒体摘要等。
- 问答系统：Transformer 可以用于构建问答系统，能够回答用户提出的问题。
Transformer 模型结构
扩展阅读
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