transformer模型 端到端模型

Transformer模型是一种基于自注意力机制的深度学习神经网络架构，最初由Google团队在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出，主要用于自然语言处理任务，如机器翻译、文本分类等。它摒弃了传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）结构，能够并行处理序列数据，极大地提高了处理长距离依赖的能力。

端到端模型（End-to-End Model）是指从输入直接转换到期望输出，无需人工设计复杂的中间步骤的模型。这种模型能够自动学习特征，并通过单一的训练过程学到整个任务的解决方案，例如语音识别、图像分类等。Transformer模型就属于端到端模型的一种，因为它可以直接接收原始文本作为输入，然后生成对应的目标文本，中间不需要经过分词、词嵌入等人为设置的步骤。

总的来说，Transformer模型因其高效的信息传递和自适应的能力，成为了现代自然语言处理领域中端到端模型的一个重要组成部分。