transformer官方介绍

回答: Transformer是一种用于自然语言处理（NLP）任务的模型结构，它在BERT等模型中发挥了重要作用。Transformer最早由谷歌在《Attention is all you need》一文中提出，用于机器翻译任务，并取得了STOA的效果。Transformer的优势在于它利用了self-attention机制，实现了快速并行的训练，解决了传统RNN模型训练慢的问题。Transformer包含了Encoder和Decoder两个部分，其中Encoder用于将输入序列转换为特征表示，而Decoder用于生成输出序列。BERT是基于Transformer的模型，但它只使用了Transformer的Encoder部分，用于上游任务，而不包括下游任务。相比之下，OpenAI GPT使用的是单向Transformer，而BERT使用的是双向Transformer。Transformer的强大作用是BERT等模型取得成功的关键因素之一，它在NLP任务中具有广泛的应用。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Transformer背景介绍](https://blog.csdn.net/weixin_46556352/article/details/124453724)[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^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [Transformer介绍](https://blog.csdn.net/Frank_LJiang/article/details/104382282)[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^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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