Transformer 是一种基于自注意力机制的深度神经网络模型，常用于处理序列数据，如自然语言处理（NLP）中的机器翻译、文本摘要等任务。它由 Google 的 KEG 实验室在 2017 年提出，并在论文《Attention Is All You Need》中详细描述。

特点

  • 自注意力机制：Transformer 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序列的上下文信息。
  • 编码器-解码器结构：Transformer 通常采用编码器-解码器结构，编码器用于提取输入序列的特征，解码器用于生成输出序列。
  • 并行处理：Transformer 的自注意力机制使得模型可以并行处理序列中的不同元素，从而提高计算效率。

应用

Transformer 在 NLP 领域有着广泛的应用，以下是一些例子：

  • 机器翻译：如 Google 翻译、DeepL 等。
  • 文本摘要：如 NewsSummarizer、SummarizeBot 等。
  • 问答系统：如 SQuAD、DuReader 等。

扩展阅读

想要了解更多关于 Transformer 的知识，可以阅读以下文章：

Transformer 结构图