Transformer 架构是近年来自然语言处理领域的一项重要突破。它基于自注意力机制，极大地提升了机器翻译、文本摘要等任务的性能。
自注意力机制
自注意力机制是 Transformer 架构的核心，它允许模型在处理序列数据时，对序列中的每个元素赋予不同的权重，从而更好地捕捉长距离依赖关系。
架构组成
Transformer 架构主要由编码器和解码器两部分组成。编码器将输入序列转换为高维向量表示，解码器则利用这些向量生成输出序列。
应用场景
Transformer 架构在许多自然语言处理任务中取得了显著的成果，如：
- 机器翻译
- 文本摘要
- 问答系统
- 文本分类
扩展阅读
更多关于 Transformer 架构的介绍，可以参考以下链接：
Transformer 架构图