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 的论文《Attention Is All You Need》提出。它彻底改变了自然语言处理领域，被广泛应用于机器翻译、文本摘要、问答系统等任务。

特点

  • 自注意力机制：Transformer 使用自注意力机制，允许模型在处理序列数据时，关注序列中不同位置的信息，从而更好地捕捉长距离依赖关系。
  • 编码器-解码器结构：Transformer 采用编码器-解码器结构，编码器用于提取输入序列的特征，解码器则根据编码器的输出生成输出序列。
  • 位置编码：由于 Transformer 没有循环或卷积层，无法直接处理序列的位置信息。因此，Transformer 使用位置编码来为每个词添加位置信息。

应用

  • 机器翻译：Transformer 在机器翻译任务上取得了显著的成果，成为当前主流的机器翻译模型。
  • 文本摘要：Transformer 可以用于生成文本摘要，提取文章的主要信息。
  • 问答系统：Transformer 可以用于构建问答系统，回答用户提出的问题。

扩展阅读

更多关于 Transformer 的内容，您可以参考以下链接：

Transformer Architecture