Transformer演进
时间: 2023-10-14 21:57:08 浏览: 62
回答: Transformer演进是指Transformer模型的发展和改进过程。最初,Transformer模型被引入作为一种用于自然语言处理(NLP)任务的新型神经网络架构。它通过使用自注意力机制来捕捉输入序列中的上下文信息,并且在编码器和解码器之间使用了多层的注意力机制。\[1\]
随着时间的推移,Transformer模型经历了一系列的改进和扩展。其中,出现了编码器、解码器和Sequence2Sequence Transformer网络这三种主要类型的Transformer网络。编码器负责将输入序列编码为一系列的隐藏表示,解码器则使用这些隐藏表示来生成输出序列。而Sequence2Sequence Transformer网络则是一种用于序列到序列任务的Transformer模型。\[2\]
在实际应用中,许多开源库和框架提供了Transformer模型的实现,其中包括GitHub上的huggingface/transformers库。这个库提供了用于PyTorch、TensorFlow和JAX的最先进的机器学习模型,包括Transformer模型。\[3\]
因此,Transformer模型经历了不断的演进和改进,成为了现代自然语言处理任务中的重要工具之一。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【GPT】你需要了解的 ChatGPT的技术原理- Transformer架构及NLP技术演进](https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/129970494)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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