什么是Transformer 架构

Transformer架构是一种用于自然语言处理（NLP）任务的深度学习模型架构，由Google在2017年提出。它在机器翻译任务中取得了巨大的成功，并被广泛应用于其他NLP任务，如文本分类、命名实体识别等。

Transformer架构的核心思想是使用自注意力机制（self-attention）来捕捉输入序列中不同位置之间的依赖关系。相比于传统的循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN），Transformer能够并行计算，加快了训练速度。

Transformer架构由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组成。编码器负责将输入序列转换为一系列高维特征表示，解码器则根据编码器的输出生成目标序列。编码器和解码器都由多个相同的层堆叠而成，每个层都包含多头自注意力机制和前馈神经网络。

自注意力机制允许模型在计算特征表示时，根据输入序列中不同位置的重要性进行加权。通过学习不同位置之间的依赖关系，Transformer能够更好地捕捉长距离依赖关系，提高了模型的性能。

总结一下，Transformer架构是一种基于自注意力机制的深度学习模型架构，用于处理自然语言处理任务。它具有并行计算的优势，并能够捕捉长距离依赖关系。

相关问题

什么是Transformer架构

Transformer是一种基于注意力机制（attention mechanism）的神经网络架构，最初被提出用于机器翻译任务。它在自然语言处理（NLP）领域中取得了很大的成功，尤其在序列到序列（sequence-to-sequence）任务中表现出色。

传统的循环神经网络（RNN）在处理长序列时可能会遇到梯度消失或梯度爆炸的问题，而Transformer则通过使用自注意力机制来解决这个问题。自注意力机制能够在输入序列中的不同位置之间建立关联，并且能够根据输入序列的上下文信息来计算每个位置的表示。

Transformer架构由编码器（encoder）和解码器（decoder）组成。编码器接受输入序列并生成一系列编码表示，解码器则根据编码器的输出和之前生成的标记来生成目标序列。

Transformer架构的优点是能够并行计算，因为每个位置的表示都可以直接与其他位置的表示进行交互，而不需要按顺序进行计算。这使得Transformer在处理长序列时具有较高的效率。

Transformer架构在自然语言处理领域有广泛的应用，例如机器翻译、文本生成、问答系统等任务。它也是ChatGPT等语言模型的基础架构。

什么是Transformer架构？

Transformer是一种基于注意力机制的神经网络架构，最初由Google在2017年提出，并被广泛应用于自然语言处理任务中，如机器翻译、问答系统、文本摘要等领域。相较于传统的循环神经网络和卷积神经网络，Transformer能够更好地处理长文本序列，同时具有更好的并行计算能力。

Transformer架构主要由编码器和解码器两部分组成，其中编码器将输入的文本序列映射为一系列隐藏状态，而解码器则通过自注意力机制和编码器的输出来生成目标文本序列。在Transformer架构中，注意力机制用于计算输入序列中每个位置与其他位置之间的相互关系，并赋予不同位置不同的重要性权重，从而更好地捕捉上下文信息。