基于深度学习技术（Transformer、GAN）中Transformer指什么

Transformer是一种基于深度学习的序列建模技术，最初由Google团队在2017年提出的BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型中广泛应用，主要用于自然语言处理任务，如机器翻译、文本分类和问答系统。它革新了传统的RNN（循环神经网络）结构，引入了自注意力机制（Self-Attention），使得模型能够并行计算输入序列的每个位置对所有其他位置的信息依赖，显著提高了处理长距离依赖的能力。

而GAN（Generative Adversarial Networks）则是另一种深度学习框架，它涉及两个神经网络：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器尝试生成看起来像真实样本的新数据，判别器则负责判断哪些是真实的样本，哪些是由生成器生成的。通过这两个网络之间的竞争和协作，GAN可以生成高度逼真的新数据，特别是在图像生成领域非常有效。

两者虽然都是深度学习的重要组成部分，但应用场景和工作原理完全不同。Transformer更偏向于处理序列数据的全局关联性，而GAN则专注于数据的生成和真实性评估。