Transformer 模型是近年来自然语言处理领域的一项重大突破。它通过自注意力机制（Self-Attention Mechanism）实现了对序列数据的全局依赖建模，从而在机器翻译、文本摘要等任务上取得了显著的性能提升。
自注意力机制
自注意力机制是 Transformer 模型的核心，它允许模型在处理序列数据时，考虑序列中所有位置的信息。以下是一个简单的自注意力机制的例子：
- Q（Query）: 输入序列的每个元素。
- K（Key）: 输入序列的每个元素。
- V（Value）: 输入序列的每个元素。
通过计算 Q 和 K 的点积，得到权重，然后将权重与 V 相乘，得到最终的输出。
应用场景
Transformer 模型在多个自然语言处理任务中都取得了很好的效果，以下是一些常见的应用场景：
- 机器翻译：将一种语言的文本翻译成另一种语言。
- 文本摘要：从长文本中提取关键信息。
- 问答系统：回答用户提出的问题。
- 文本分类：对文本进行分类，例如情感分析。
扩展阅读
想要了解更多关于 Transformer 模型的知识，可以阅读以下教程：
Transformer 模型结构图