Transformer模型是自然语言处理领域的革命性技术，凭借其自注意力机制（Self-Attention Mechanism）解决了传统RNN序列建模的局限性。以下是核心内容概览：

📘 核心概念

  • 自注意力机制：通过计算词与词之间的相关性，捕捉全局依赖关系
    Transformer_Model
  • 并行计算：相比RNN的串行结构，Transformer可高效利用GPU加速训练
  • 位置编码：为输入序列添加位置信息，解决模型对序列顺序的感知问题
    Position_Encoding

📚 应用实例

模型名称 特点 应用场景
BERT 预训练语言模型，支持双向编码 文本分类、问答系统
GPT 生成式预训练模型，单向编码 机器翻译、文本生成
T5 多任务统一框架 多种NLP任务的通用解决方案
Attention_Mechanism

🌐 拓展学习

如需深入了解Transformer的实现细节，可参考：
Transformer模型详解
或探索其他NLP技术：NLP基础教程