Transformers 是一种用于自然语言处理的深度学习模型，自 2017 年提出以来，已经成为了自然语言处理领域的重要突破。以下是对 Transformer 的简要介绍。

Transformer 模型由 Google 研究团队在 2017 年提出，它是一种基于自注意力机制的深度神经网络模型，用于处理序列数据，如自然语言文本。

特点

  • 自注意力机制：Transformer 模型使用自注意力机制来捕捉序列中不同位置之间的依赖关系，这使得模型能够更好地理解文本的上下文信息。
  • 并行计算：Transformer 模型可以并行处理序列中的所有元素，这使得它在处理长序列时比传统的循环神经网络（RNN）更加高效。
  • 端到端训练：Transformer 模型可以直接从原始文本数据中学习，无需进行任何特征工程。

应用

Transformer 模型在自然语言处理领域有着广泛的应用，例如：

  • 文本分类
  • 机器翻译
  • 问答系统
  • 自动摘要

学习资源

想要深入了解 Transformer 模型，可以参考以下资源：

Transformer 模型架构图