transformer什么时候火起来的
时间: 2024-06-28 22:01:19 浏览: 12
Transformer模型是由Google在2017年提出的,特别是他们的论文《Attention is All You Need》(常被简称为“Transformer”)彻底改变了自然语言处理(NLP)领域。这个模型引入了自注意力机制(self-attention),使得信息可以在序列中的所有位置之间直接交互,而不需要像RNN(循环神经网络)那样依赖于固定顺序。
Transformer模型的出现解决了递归神经网络在长距离依赖上的效率问题,并在诸如机器翻译、文本分类、情感分析等任务上取得了显著的性能提升。它的成功促进了深度学习在序列数据处理领域的广泛应用,特别是在预训练语言模型如BERT、GPT系列等的发展上。
相关问题
transformer什么时候提出的
Transformer是由Google在2017年提出的,由两位研究人员Vaswani等人在论文《Attention is All You Need》中详细阐述。这项工作彻底改变了自然语言处理领域的编码器-解码器架构,特别是对于序列到序列的任务,如机器翻译和文本生成,引入了自注意力机制,使得模型能够并行计算,显著提高了处理长距离依赖的能力。Transformer模型的出现开启了深度学习在NLP领域的革命,并启发了许多后续的模型发展。
什么时候用transformer
回答: Transformer最初是在2017年由Google提出的,最初主要应用于自然语言处理(NLP)领域,如翻译和文本分类。其中BERT就是一个使用了Transformer的模型。随着技术的发展,Transformer逐渐开始应用于计算机视觉领域。虽然CNN卷积神经网络一直是主流技术,但Transformer的出现为计算机视觉领域带来了新的可能性,克服了CNN的一些局限性。因此,当你需要在NLP或计算机视觉任务中处理文本或图像时,可以考虑使用Transformer。\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【Transformers】预训练模型使用工具Transformer(1):初识Hugging Face](https://blog.csdn.net/meiqi0538/article/details/126567091)[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]
- *2* [一起了解Transformer](https://blog.csdn.net/weixin_40586929/article/details/113029094)[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]
[ .reference_list ]