为什么transforme有全局建模能力

Transformers 模型具有全局建模能力，因为它们使用了自注意力机制，可以同时考虑输入序列中的所有位置信息，而不是像传统的循环神经网络一样逐个位置处理。这种全局建模能力使得 Transformers 在自然语言处理等领域取得了很大的成功。

相关问题

transforme的全局建模能力r

Transformers 模型在自然语言处理领域中表现出色，其全局建模能力是指它能够同时考虑整个输入序列，而不是像传统的循环神经网络一样逐步处理。这种能力使得 Transformers 模型在处理长文本、翻译和生成任务时表现更好。如果您有具体的问题或者需要更详细的解释，请告诉我。

transforme

Transformer是一种用于自然语言处理任务的模型架构，相较于CNN依靠卷积操作处理局部信息，Transformer能够直接获取全局信息。其中，Multi-head Attention是Transformer中的一个重要组件。Transformer的学习重点通常是理解Encoder和Decoder的工作原理。在一些具体的应用中，如GPT和Bert，Transformer被用于构建语言模型。GPT训练的是单向语言模型，主要应用了Transformer的Decoder部分，而Bert训练的是双向语言模型，除了使用了Transformer的Encoder部分，还进行了Masked操作。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【神经网络】Transformer基础问答](https://blog.csdn.net/weixin_44750512/article/details/128896619)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [transforme框架](https://blog.csdn.net/gldzkjdxwzs/article/details/126450563)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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