Transformer介绍一下

Transformer 是一种基于注意力机制的神经网络模型，最初被用于自然语言处理任务，如机器翻译和语言模型。它的主要特点是使用了自注意力机制，能够在不使用循环神经网络或卷积神经网络的情况下，有效地捕捉输入序列中的长距离依赖关系。Transformer 模型由编码器和解码器两部分组成，其中编码器用于将输入序列编码成一系列向量，解码器则用于将这些向量解码成输出序列。Transformer 模型的出现，极大地推动了自然语言处理领域的发展。

相关问题

transformer介绍一下

Transformer是一种用于自然语言处理（NLP）任务的模型架构，由Vaswani等人于2017年提出。它在机器翻译任务中取得了重大突破，并在许多其他NLP任务中被广泛采用。

传统的序列模型（如循环神经网络和卷积神经网络）在处理长距离依赖关系时存在一些限制。而Transformer则通过注意力机制来解决这个问题，它不依赖于传统的顺序处理，可以并行计算，从而加速训练过程。Transformer模型主要由两个核心部分组成：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。

编码器由多个相同的层堆叠而成，每个层都有两个子层：多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）和前馈神经网络（Feed-Forward Neural Network）。自注意力机制允许模型在输入序列中的不同位置之间建立关联，以便更好地捕捉上下文信息。前馈神经网络则负责对每个位置的特征进行非线性转换。

解码器也由多个相同的层堆叠而成，除了编码器的两个子层外，解码器还有一个额外的自注意力机制子层，用于对编码器的输出进行关注。这样可以帮助解码器更好地理解输入序列并生成准确的输出。

Transformer模型还引入了残差连接（Residual Connection）和层归一化（Layer Normalization）等技术，以加速训练和提高模型性能。

由于其出色的性能和可扩展性，Transformer已成为NLP任务中的重要模型架构，例如机器翻译、文本摘要、对话生成和语言理解等。

Bottleneck Transformer介绍一下

Bottleneck Transformer是一种经过优化的Transformer模型，它通过使用较少的计算资源实现了与标准Transformer相似的表现。它通过将带有大量参数的标准Transformer中的一些瓶颈层替换为较小的瓶颈块来实现这一点。这些瓶颈块使用卷积层代替全连接层，并限制了输入和输出维度的大小，从而减少了计算量和参数数量。它在自然语言处理和计算机视觉等任务中均有应用。