transformer bev

Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型，被广泛应用于自然语言处理任务中，如机器翻译、文本生成等。Transformer模型的核心思想是通过多层的自注意力机制和前馈神经网络来捕捉输入序列中的上下文信息。

在Transformer模型中，编码器-解码器结构被用于处理序列到序列的任务。其中，编码器负责将输入序列进行编码，解码器负责根据编码器的输出生成目标序列。每个编码器和解码器层都由多个注意力机制和前馈神经网络组成。

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是基于Transformer模型的预训练语言模型，它通过大规模无监督学习从大量文本数据中学习通用的语言表示。BERT模型在各种自然语言处理任务中取得了很好的效果，如文本分类、命名实体识别等。