transformer改进

Transformer是一个用于解决LSTM模型长期依赖问题的新型架构模型。它在网络架构的设计中考虑了并行计算的因素，包括self-attention机制、multi-head self-attention机制和FFW。此外，Transformer还引入了Add&Norm机制以解决深层模型梯度消失的问题，并使用LayerNorm来加速计算。Transformer的提出在自然语言处理领域具有里程碑式的意义，例如Bert系列和GPT系列都是基于Transformer架构的。而Transformer的改进主要包括Transformer-XL和排列语言模型的引入。Transformer-XL在Transformer的基础上增加了排列语言模型和双流注意力机制，用于更好地处理长文本序列。排列语言模型则是一种用于生成不定长度文本的语言模型。通过引入这些改进，Transformer在NLP领域取得了更好的效果。