transform架构

Transformers架构是一种基于自注意力机制的神经网络架构，用于处理序列数据。它的主要优点是能够对序列中的每个位置进行计算，而不是像循环神经网络（RNN）那样逐个位置计算。这使得它在处理长序列时具有优势，例如在语言翻译和文本生成等任务中。

Transformers架构最初用于自然语言处理（NLP）中的语言建模和翻译任务，其中最著名的应用是Google的BERT和CSDN的GPT。但是，它也可以应用于其他序列数据的处理，例如音频信号和时间序列数据。

Transformers架构包括多个重要组件，例如编码器、解码器、自注意力机制和残差连接。这些组件的结合使得Transformers能够在处理序列数据时取得优异的性能。