Transformer 模型是一种基于自注意力机制的深度神经网络模型，它被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉等领域。以下是一些关于 Transformer 模型的关键信息：

  • 自注意力机制：Transformer 模型通过自注意力机制来捕捉序列中的长距离依赖关系，这使得模型能够更好地理解上下文信息。
  • 编码器-解码器结构：Transformer 模型通常采用编码器-解码器结构，其中编码器用于提取输入序列的特征，解码器则用于生成输出序列。
  • 优点：
    • 并行处理：Transformer 模型可以并行处理序列中的每个元素，这大大提高了模型的训练速度。
    • 长距离依赖：自注意力机制使得模型能够捕捉长距离依赖关系，从而更好地理解上下文信息。
  • 应用：
    • 自然语言处理：例如机器翻译、文本摘要、问答系统等。
    • 计算机视觉：例如图像分类、目标检测等。

Transformer 模型架构图

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