transformer大白话

Transformer是一种深度学习模型架构，用于处理序列数据，如文本或语音。它由多个相同的模块组成，其中最重要的是自注意力机制。自注意力机制使模型能够同时关注输入序列中的不同位置，并学习它们之间的依赖关系。这种注意力机制使得Transformer能够在处理长序列时更加高效和准确。此外，Transformer还引入了残差连接和层归一化，以帮助模型更好地处理梯度和加速训练。总的来说，Transformer是一种强大的模型架构，已在许多自然语言处理任务中取得了显著的成功。