Transformer 是一种基于自注意力机制的深度神经网络模型，它在自然语言处理领域取得了显著的成果。自 2017 年由 Google 的论文《Attention Is All You Need》提出以来，Transformer 已经成为了自然语言处理领域的基石之一。

特点

  • 自注意力机制：Transformer 使用了自注意力机制，能够捕捉到输入序列中任意两个位置之间的依赖关系。
  • 并行计算：由于自注意力机制的计算可以并行化，Transformer 能够显著提高计算效率。
  • 端到端学习：Transformer 可以直接从原始序列学习到语义表示，无需经过复杂的特征工程。

应用

Transformer 在自然语言处理领域有着广泛的应用，包括：

  • 机器翻译：Transformer 在机器翻译任务上取得了显著的成果，是目前最先进的翻译模型之一。
  • 文本摘要：Transformer 可以用于生成文本摘要，提取文档中的关键信息。
  • 问答系统：Transformer 可以用于构建问答系统，回答用户提出的问题。
  • 文本生成：Transformer 可以用于生成各种文本，如新闻报道、诗歌等。

扩展阅读

想要了解更多关于 Transformer 的信息，可以阅读以下文章：

Transformer 模型结构图