transfer learning和transformer

Transfer learning 是一种机器学习的技术，它通过在一个任务上训练好的模型的权重参数作为初始参数，来加速另一个相关任务的训练。通过迁移已学到的知识，可以避免从头开始训练新模型，节省时间和计算资源，并且通常可以提升性能。

Transformer 是一种用于处理序列数据的深度学习模型架构。它最早应用于自然语言处理任务，如机器翻译和语言生成等。相比传统的循环神经网络，Transformer 使用了自注意力机制来捕捉序列中的长程依赖关系，使得模型能够更好地处理长序列，并且在训练和推理过程中可以高效并行计算。Transformer 在自然语言处理以外的领域也有广泛的应用，如图像处理和推荐系统等。