Transformer-based

Transformer-based 指的是基于 Transformer 模型架构的算法或模型。Transformer 是一种用于处理序列数据的深度学习模型，最初用于自然语言处理任务，如机器翻译和文本生成。它利用了自注意力机制和多头注意力机制来捕捉序列中的长距离依赖关系。

Transformer 模型的核心是由多个编码器和解码器组成的堆叠层。每个编码器和解码器都由多个自注意力层和前馈神经网络层组成。自注意力层允许模型在输入序列内部建立相互依赖的关系，而前馈神经网络层则用于对每个位置的特征进行非线性变换。

Transformer-based 模型在自然语言处理领域取得了巨大成功，并且已经被广泛应用于文本分类、命名实体识别、情感分析等任务。此外，它还被引入到其他领域，如图像生成、推荐系统和音频处理等。这些模型通常在预训练阶段使用大规模的语料库进行训练，然后在特定任务上进行微调，以提高性能。