transformer如何翻译

Transformer是一种基于自注意力机制的深度学习模型，最初由Google于2017年提出，主要用于自然语言处理任务，特别是机器翻译。它通过计算输入序列中每个位置与所有其他位置之间的关联度（即注意力权重），来捕捉不同词语之间的依赖关系，从而实现高质量的翻译。

Transformer模型主要包含编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分。编码器接收源语言文本，将其转化为一系列上下文向量，保留原始信息。解码器则逐步生成目标语言的句子，每次生成都基于前一次的预测和编码器提供的所有信息。

在实际翻译过程中，每一步都会根据当前已经生成的部分以及源语言的整个输入来计算概率分布，选择最有可能的下一个单词。Transformer模型因其并行性和全局注意力机制，在大规模数据和GPU资源下能够快速训练，显著提升了机器翻译的质量。