Transformer介绍

Transformer是一种用于序列到序列学习的深度学习模型，被广泛应用于自然语言处理任务中，例如机器翻译、文本摘要、对话生成等任务。

相比于传统的循环神经网络（RNN）模型，Transformer使用了自注意力机制（Self-Attention）来建模序列中间的依赖关系，避免了RNN中存在的梯度消失问题，还能够并行计算，大大加速了训练速度。

Transformer模型由编码器和解码器两部分组成。编码器将输入序列映射为一系列向量表示，解码器则根据这些向量表示生成目标序列。在训练过程中，Transformer采用了序列到序列的方式，即将输入序列作为编码器的输入，将输出序列作为解码器的输入，同时使用注意力机制来对编码器和解码器之间的隐藏状态进行对齐。

Transformer模型的成功应用在自然语言处理领域，为研究者们提供了更加高效、准确的处理文本数据的方法。