transformer 非大模型

Transformer是一种深度学习模型架构，最初在自然语言处理领域取得了巨大成功，特别是在处理序列数据方面。它的核心思想是使用自注意力（Self-Attention）机制来处理序列中的不同位置的信息，这样模型能够更好地理解输入序列中的全局依赖关系。

Transformer模型通常不是指那些特别大的模型，而是指架构上采用了Transformer的模型。所谓的“非大模型”，通常指的是那些参数量适中、计算资源要求较低的版本。这些模型在较小的数据集或者对于计算资源有限的环境下更具有实用性。

非大模型的Transformer架构仍然使用了编码器（Encoder）和解码器（Decoder）的堆叠方式。编码器负责处理输入序列，解码器则负责产生输出序列。每一层的编码器和解码器都包含多头注意力（Multi-Head Attention）机制和前馈神经网络（Feed-Forward Neural Network），以及层归一化（Layer Normalization）和残差连接（Residual Connection）。

非大模型的Transformer由于参数量更小，因此训练和部署起来更加高效，适用于资源受限的场景，同时也能在一些特定任务上达到良好的性能。