Transformer 模型是自然语言处理领域的一种重要模型，它基于自注意力机制（Self-Attention Mechanism）进行文本处理。相比于传统的循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM），Transformer 模型在处理长文本序列时具有更好的性能。
特点
- 自注意力机制：Transformer 模型通过自注意力机制来计算序列中每个元素与其它元素之间的关系，从而捕捉到文本的上下文信息。
- 并行计算：Transformer 模型可以并行计算，这使得它在处理大规模数据时具有更高的效率。
- 易于扩展：Transformer 模型结构简单，易于扩展，可以通过增加层数或隐藏层维度来提升模型性能。
应用场景
- 机器翻译：Transformer 模型在机器翻译领域取得了显著的成果，例如 Google 的神经机器翻译系统。
- 文本摘要：Transformer 模型可以用于生成文本摘要，提取文本中的关键信息。
- 问答系统：Transformer 模型可以用于构建问答系统，回答用户提出的问题。
相关资源
Transformer 模型结构图