Transformer架构

Transformer是一种用于自然语言处理的神经网络架构。它最初由Google在2017年发布，并在机器翻译任务和其他自然语言处理任务上取得了巨大的成功。Transformer架构基于自注意力机制，可以同时处理输入序列中的所有位置，而不像传统的序列模型一样依赖于顺序信息。

Transformer架构由编码器和解码器两部分组成。编码器将输入序列映射为一系列向量表示，解码器将这些向量表示转换为输出序列。编码器和解码器都由多个层组成，每个层都包含一个自注意力子层和一个前馈神经网络子层。

自注意力机制允许Transformer模型在不同位置之间建立关联，并且可以动态地考虑输入序列中的不同部分。这种机制使得Transformer架构在处理长文本序列时非常有效，并且可以处理不同长度的输入序列。

总的来说，Transformer架构是一种非常强大的神经网络架构，可以在自然语言处理任务中取得非常好的性能。它已经被广泛应用于机器翻译、文本生成、情感分析等任务中。