Transformers 是一种基于自注意力机制的深度神经网络模型，由 Google 的 KEG 实验室提出。它广泛应用于自然语言处理领域，如机器翻译、文本摘要、问答系统等。

特点

  • 自注意力机制：Transformers 使用自注意力机制来捕捉输入序列中的长距离依赖关系。
  • 端到端模型：Transformers 是一种端到端模型，可以直接从输入序列生成输出序列。
  • 参数高效：Transformers 使用较少的参数，可以有效地处理长文本。

应用场景

  • 机器翻译：Transformers 在机器翻译领域取得了显著的成果，如 Google 的 Transformer 模型。
  • 文本摘要：Transformers 可以用于提取文本的摘要信息。
  • 问答系统：Transformers 可以用于构建问答系统，如 DuReader。

学习资源

图片展示

Transformers 模型示意图

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