transformer构建语言模型

Transformer是一种用于构建语言模型的模型架构。语言模型是一种将符合语法规律的序列作为输入，并根据序列间的关系和其他特征来输出词汇的概率分布的模型。Transformer通过引入注意力机制和位置编码来实现对输入序列的建模，并且避免了传统循环神经网络中存在的长期依赖问题。在构建语言模型时，Transformer可以使用源文本和目标文本作为训练语料，通过对源文本进行编码，利用位置编码和自注意力机制来提取特征，并最终通过全连接层来拟合目标文本的任务。