Transformer 是一种基于自注意力机制的深度神经网络模型，广泛应用于自然语言处理（NLP）领域。本教程将带你了解 Transformer 的基本原理和应用。

基本概念

  1. 自注意力机制：Transformer 使用自注意力机制来处理序列数据，能够捕捉序列中不同位置之间的依赖关系。
  2. 编码器-解码器架构：Transformer 通常采用编码器-解码器架构，编码器用于提取序列特征，解码器用于生成序列输出。

应用场景

  • 机器翻译
  • 文本摘要
  • 问答系统
  • 文本生成

实践案例

想要了解更多关于 Transformer 的实践案例，可以阅读本站提供的 Transformer 应用案例。

图片展示

中心位置展示 Transformer 模型的结构图。

Transformer_Architecture

总结

Transformer 是一种强大的 NLP 模型，具有广泛的应用前景。希望本教程能够帮助你更好地理解 Transformer 的原理和应用。

注意：Transformer 模型的训练和优化是一个复杂的过程，需要大量的计算资源。