Transformer 是一种基于自注意力机制的深度神经网络模型,广泛应用于自然语言处理(NLP)领域。自 2017 年由 Google AI 团队提出以来,Transformer 模型在机器翻译、文本摘要、问答系统等多个任务上取得了显著的成果。
特点
- 自注意力机制:Transformer 模型采用自注意力机制,能够捕捉输入序列中不同位置之间的依赖关系,从而更好地理解上下文信息。
- 并行计算:Transformer 模型可以并行计算,提高了模型的训练效率。
- 端到端学习:Transformer 模型能够直接从输入序列生成输出序列,无需额外的解码器。
应用
- 机器翻译:Transformer 模型在机器翻译任务上取得了显著的成果,例如 Google 翻译、百度翻译等。
- 文本摘要:Transformer 模型能够自动生成文本摘要,广泛应用于新闻、报告等领域。
- 问答系统:Transformer 模型能够理解用户的问题,并从大量文本中检索出相关答案。
相关资源
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Transformer 模型结构图