transformer适合做什么

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具有广泛的应用，例如机器翻译、文本分类、命名实体识别、情感分析等任务。此外，Transformer 还可以应用于计算机视觉领域，例如图像生成、图像描述、视频分类等任务。Transformer 模型具有较强的建模能力和表现力，能够捕捉长序列之间的依赖关系，并且具有较好的泛化能力和可扩展性。因此，Transformer 在各种需要对序列数据进行建模和处理的任务中都有广泛的应用。