Transformer 架构是近年来自然语言处理领域的一项重大突破，它为深度学习模型带来了新的视角。以下是一些关于 Transformer 架构的基本概念和特点。
特点
- 自注意力机制：Transformer 使用自注意力机制来处理序列数据，使得模型能够捕捉到序列中不同位置之间的依赖关系。
- 位置编码：由于 Transformer 模型本身没有位置信息，因此需要通过位置编码来为每个词添加位置信息。
- 多头注意力：Transformer 使用多头注意力机制来提高模型的表示能力，使得模型能够同时关注到序列中的多个方面。
应用
Transformer 架构在多个自然语言处理任务中取得了显著的成果，例如：
- 机器翻译：Transformer 在机器翻译任务中取得了当时最好的成绩。
- 文本摘要：Transformer 在文本摘要任务中也取得了不错的表现。
- 问答系统：Transformer 在问答系统中的应用也取得了良好的效果。
扩展阅读
想要了解更多关于 Transformer 架构的信息，可以阅读以下内容：
图片
Transformer 架构的核心思想是自注意力机制，以下是一张自注意力机制的示意图：