transformer 模型是什么

Transformer 模型是一种用于自然语言处理的深度神经网络模型，最初由 Google 在 2017 年提出。它基于自注意力机制（self-attention），能够在不使用循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）的情况下，捕捉文本序列中的长程依赖关系，进而实现高效的语言建模和文本生成。Transformer 模型广泛应用于机器翻译、文本摘要、语音识别等自然语言处理任务中，取得了很好的效果。其中最著名的应用就是 Google 的翻译服务 Google Translate。

相关问题

transformer模型是什么

Transformer模型是一种基于自注意力机制（self-attention）的序列到序列（sequence-to-sequence）模型，用于处理自然语言处理（NLP）任务，如机器翻译、文本摘要和语言模型等。它由Vaswani等人于2017年提出，被广泛应用并取得了显著的性能提升。

Transformer模型的核心思想是完全摒弃传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），而采用了一种基于注意力机制的新型架构。它引入了自注意力机制，使得模型能够同时考虑输入序列中各个位置的信息，而不受距离远近的限制。这种机制使得Transformer能够更好地捕捉句子中不同位置之间的依赖关系。

Transformer模型由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组成。编码器负责将输入序列转换为一系列高维表示，而解码器则根据编码器的输出和先前生成的标记来生成目标序列。编码器和解码器均由多层的自注意力层和前馈神经网络层组成，通过堆叠这些层来实现更复杂的建模能力。

Transformer模型的优点包括并行计算能力强、能够处理长距离依赖关系、捕捉全局语义信息等。由于其出色的表现，Transformer模型已成为现代NLP任务中的主流架构之一。

Transformer模型是什么

Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型，最初由Google团队在2017年提出，被广泛应用于自然语言处理任务。传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）在处理长序列数据时会出现梯度消失或梯度爆炸的问题，而Transformer模型通过引入注意力机制，使得模型能够直接处理整个序列，避免了这些问题。

Transformer模型由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分组成，其中编码器用于将输入序列编码成一个固定长度的向量表示，解码器则根据这个向量表示生成目标序列。在编码器和解码器中都使用了多头自注意力机制和前向传播神经网络（Feed Forward Neural Network），使得模型能够充分考虑输入序列的上下文信息，并且能够处理不同位置之间的依赖关系。