深度学习Transformer框架
时间: 2023-11-14 09:58:01 浏览: 49
Transformer 是一种基于自注意力机制的深度学习模型,主要用于自然语言处理领域。它最初由 Google 在 2017 年提出,后来被广泛应用于语言模型、机器翻译、文本生成等任务中。
Transformer 模型的核心是自注意力机制(Self-Attention),它能够在不同位置之间建立相对关系,从而有效提取文本中的关键信息。Transformer 模型由编码器和解码器两部分组成,其中编码器用于将输入序列编码成一个固定长度的向量,解码器则通过该向量生成输出序列。
与传统的循环神经网络相比,Transformer 模型不需要按照时间顺序逐个处理输入,因此可以并行处理,大大提高了训练速度。此外,Transformer 模型还采用了残差连接和层归一化等技术,使得模型更加稳定且易于训练。
目前,Transformer 模型已经成为自然语言处理领域的重要技术,并被广泛应用于各种文本生成、翻译和问答任务中。