Transformer 模型是自然语言生成（NLG）领域的一个重要模型，它基于自注意力机制，能够有效地处理序列到序列的任务。以下是对 Transformer 模型的简要解释：
- 自注意力机制：Transformer 模型使用自注意力机制来捕捉序列中不同位置之间的依赖关系。
- 编码器和解码器：Transformer 模型由编码器和解码器组成，编码器用于将输入序列转换为固定长度的向量表示，解码器则用于生成输出序列。
- 位置编码：由于 Transformer 模型没有循环结构，因此需要位置编码来表示序列中的位置信息。
Transformer 模型结构
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