Transformers 是一种用于自然语言处理（NLP）的深度学习模型，它们在处理序列数据方面表现出色。下面是一些关于 Transformer 的基本概念。

基本原理

Transformer 模型主要由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组成。编码器将输入序列转换为固定长度的向量表示，解码器则根据编码器的输出和掩码（Mask）生成输出序列。

特点

  • 自注意力机制（Self-Attention）：允许模型关注输入序列中的不同部分。
  • 位置编码（Positional Encoding）：为序列中的每个词添加位置信息，因为 Transformer 模型本身没有位置信息。
  • 多头注意力（Multi-Head Attention）：通过并行处理多个注意力头，提高模型的表示能力。

应用

Transformer 模型在许多 NLP 任务中取得了显著的成果，例如：

  • 文本分类
  • 机器翻译
  • 问答系统
  • 文本摘要

扩展阅读

想要了解更多关于 Transformer 的信息，可以阅读以下文章：

图片

Transformer 模型结构图