什么是 NLG？
自然语言生成（NLG）是人工智能领域的重要分支，致力于将数据或结构化信息转化为人类可理解的自然语言文本。Transformer 模型的出现彻底革新了这一领域，其基于自注意力机制（Self-Attention）的设计，使得长距离依赖关系的建模更加高效。
🚀 Transformer 的核心技术
自注意力机制
⭐ 通过计算词与词之间的相关性，捕捉上下文语义，替代传统 RNN 的顺序处理方式。位置编码（Positional Encoding）
⭐ 为序列添加位置信息，解决 Transformer 对序列顺序不敏感的问题。多头注意力（Multi-Head Attention）
⭐ 并行计算不同注意力头，增强模型对多尺度特征的提取能力。前馈神经网络（FFN）
⭐ 每个位置独立处理，实现非线性变换。
🌍 应用场景
- 机器翻译：如 Google Translate 的底层技术依赖 Transformer。
- 文本摘要：自动提炼长文本的核心内容。
- 聊天机器人：如 Duolingo 的对话生成模块。
- 问答系统：通过上下文理解生成精准回答。