Transformer 是一种基于自注意力机制的深度神经网络模型，最初由 Google 的论文《Attention Is All You Need》提出。这篇论文在自然语言处理领域产生了深远的影响，推动了 NLP 技术的发展。

自注意力机制

Transformer 的核心是自注意力机制（Self-Attention），它允许模型在处理序列数据时，能够自动学习到不同位置之间的依赖关系。这种机制使得模型能够捕捉到长距离的依赖信息，从而在处理复杂任务时表现出色。

Transformer 的应用

Transformer 模型不仅在自然语言处理领域取得了成功，还被广泛应用于图像识别、语音识别、推荐系统等领域。

  • 自然语言处理：例如机器翻译、文本摘要、问答系统等。
  • 计算机视觉：例如图像分类、目标检测等。
  • 语音识别：例如语音到文本的转换。

扩展阅读

想要了解更多关于 Transformer 的知识，可以阅读以下内容：

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Transformer 模型结构图