机器学习项目 - Transformer 模型 🎉

Transformer 模型是自然语言处理（NLP）领域的革命性技术，凭借其自注意力机制（Self-Attention Mechanism）解决了传统序列模型的局限性。以下是关键内容概览：

🔍 核心特点

• 并行计算：相比 RNN/LSTM，Transformer 可高效并行处理序列数据
• 长距离依赖：通过自注意力机制捕捉上下文关联
• 可扩展性：适用于多语言、多任务场景（如代码生成、图像识别）
• 预训练-微调范式：Bert、GPT 等模型均基于此架构

🚀 典型应用场景

1. 自然语言处理

   • 文本分类
   • 命名实体识别
   • 问答系统
   

2. 机器翻译

   • 英中互译
   • 多语言对话系统
   

3. 文本生成

   • 情感生成
   • 代码补全
   

📚 推荐扩展学习

• 深入理解自注意力机制
• Transformer 在计算机视觉中的应用
• 对比 RNN 与 Transformer 的性能差异

🌐 开源项目参考

• Hugging Face Transformers 库
• PyTorch 实现示例

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