Transformer 是一种基于自注意力机制的深度神经网络模型，被广泛应用于自然语言处理领域。它由 Google 在 2017 年提出，并在论文《Attention is All You Need》中详细介绍。
特点
- 自注意力机制：Transformer 使用自注意力机制来处理序列数据，使得模型能够捕捉序列中的长距离依赖关系。
- 编码器-解码器结构：Transformer 采用编码器-解码器结构，能够处理序列到序列的任务，如机器翻译、摘要生成等。
- 并行计算：Transformer 的自注意力机制使得模型可以并行计算，大大提高了计算效率。
应用
- 机器翻译：Transformer 在机器翻译任务中取得了显著的成果，是目前最先进的机器翻译模型之一。
- 文本摘要：Transformer 可以用于生成文本摘要，将长篇文章压缩成简洁的摘要。
- 问答系统：Transformer 可以用于构建问答系统，通过理解用户的问题并从大量文本中检索出相关答案。
学习资源
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