Transformer 是一种在深度学习中广泛使用的模型，特别是在自然语言处理领域。它由多个编码器和解码器组成，能够有效地处理序列数据。
特点
- 自注意力机制：Transformer 使用自注意力机制来捕捉序列中的长距离依赖关系。
- 并行处理：由于Transformer 的架构，它能够并行处理序列中的所有元素，从而提高计算效率。
- 易于扩展：Transformer 的架构使其易于扩展，可以通过增加层数或增加每层的单元数来提高模型性能。
应用
Transformer 在自然语言处理领域有着广泛的应用，包括：
- 文本分类
- 机器翻译
- 问答系统
- 语音识别
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