Transformer 模型是自然语言处理领域的一项重大突破，自 2017 年由 Google 的 Vaswani 等人提出以来，已经在各种 NLP 任务中取得了优异的性能。
Transformer 模型简介
Transformer 模型是一种基于自注意力机制的深度神经网络模型，它彻底改变了传统的循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）在序列建模中的应用。与 RNN 和 LSTM 相比，Transformer 模型具有以下优点：
- 并行处理：Transformer 模型可以并行处理序列中的所有元素，而 RNN 和 LSTM 只能逐个处理。
- 全局注意力：Transformer 模型能够捕捉序列中所有元素之间的关系，而不仅仅是局部关系。
Transformer 模型结构
Transformer 模型主要由以下几部分组成：
- 编码器（Encoder）：将输入序列编码成固定长度的向量。
- 解码器（Decoder）：将编码器的输出解码成输出序列。
- 注意力机制（Attention Mechanism）：用于捕捉序列中元素之间的关系。
应用场景
Transformer 模型在以下 NLP 任务中取得了显著成果：
- 机器翻译：如 Google 的神经机器翻译系统。
- 文本摘要：如自动生成新闻摘要。
- 文本分类：如情感分析、主题分类等。
- 问答系统：如自动回答用户提出的问题。
扩展阅读
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