Transformer 是一种基于自注意力机制的深度神经网络模型，它在机器翻译、文本摘要、问答系统等多个自然语言处理任务中取得了显著的成果。
特点
- 自注意力机制：Transformer 使用自注意力机制来处理序列数据，能够捕捉序列中不同位置的依赖关系。
- 位置编码：为了使模型能够理解序列中不同位置的信息，Transformer 引入了位置编码。
- 多头注意力：Transformer 使用多头注意力机制，能够同时关注序列中的不同部分，提高模型的表示能力。
应用
- 机器翻译：Transformer 在机器翻译任务中取得了显著的成果，是目前最先进的翻译模型之一。
- 文本摘要：Transformer 可以用于生成摘要，提取文本中的重要信息。
- 问答系统：Transformer 可以用于构建问答系统，回答用户提出的问题。
扩展阅读
想要了解更多关于 Transformer 的内容，可以阅读以下文章：
Transformer 模型结构图