Transformer 模型是自然语言处理领域的一项重大突破，它为机器学习模型处理序列数据提供了新的思路。本文将简单介绍 Transformer 模型的基本原理和应用。

模型原理

Transformer 模型是一种基于自注意力机制的深度神经网络。它主要由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分组成。

编码器

编码器负责将输入序列转换为固定长度的向量表示。它包含多个相同的编码层，每个编码层由多头自注意力机制和前馈神经网络组成。

解码器

解码器负责将编码器的输出向量转换为输出序列。它也包含多个相同的解码层，每个解码层由自注意力机制、交叉注意力机制和前馈神经网络组成。

应用

Transformer 模型在自然语言处理领域有着广泛的应用，例如：

  • 机器翻译
  • 文本摘要
  • 问答系统
  • 文本生成

扩展阅读

想要了解更多关于 Transformer 模型的知识，可以阅读以下文章：

Transformer 模型架构图

希望本文能帮助您更好地理解 Transformer 模型。如果您有任何疑问，欢迎在评论区留言。