transformer 小白

引用:Transformer是一种近年来非常火热的模型，它的结构非常巧妙。简单来说，Transformer是一个由多个编码器和解码器组成的模型。编码器负责将输入序列转换成抽象的特征表示，解码器则根据编码器的输出和之前的输出来生成目标序列。Transformer主要的特点是使用了自注意力机制，这使得模型能够在处理长文本时也能保持较好的效果。

对于小白来说，理解Transformer的结构可能需要花费一些功夫。但是可以通过以下几个步骤来逐渐掌握Transformer的概念：
1. 首先，了解Transformer的整体结构。它由编码器和解码器组成，编码器负责将输入序列转换为特征表示，解码器根据编码器的输出和之前的输出生成目标序列。
2. 其次，研究Transformer的细节。其中一个关键的概念是自注意力机制，它允许模型在处理时对输入序列中的不同位置进行关注。这种机制有助于模型捕捉输入序列的上下文信息。
3. 最后，了解Transformer的优缺点。Transformer的优点是它在处理长文本时能够保持较好的效果，并且由于使用了自注意力机制，它能够捕捉全局上下文信息。然而，Transformer的缺点是它需要大量的计算资源和时间来训练，并且对于小样本数据可能不够鲁棒。

希望这些解释能帮助你对Transformer有一个初步的了解！<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [史上最小白之Transformer详解](https://blog.csdn.net/Tink1995/article/details/105080033)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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