transformer 是什么？

Transformer是一种基于自注意力机制（self-attention）的深度学习模型，由Google在2017年提出。它在自然语言处理领域广泛应用，可以用于机器翻译、文本摘要、问答系统等任务。相比于传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），Transformer不需要考虑输入序列的顺序，可以并行计算，训练速度更快，且可以处理长序列信息。

相关问题

transformer是什么？

Transformer是一种于自然语言处理和机器翻译等任务的深度学习模型。它由Google在2017年提出，并在机器翻译任务中取得了显著的突破。

Transformer模型的核心思想是自注意力机制（self-attention），它能够在输入序列中建立全局的依赖关系。传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）在处理长序列时存在信息传递不足或者计算效率低下的问题，而Transformer通过自注意力机制解决了这些问题。

Transformer模型由编码器和解码器组成。编码器将输入序列映射为一系列高维向量表示，解码器则根据编码器的输出和之前的预测结果生成目标序列。编码器和解码器都由多层的自注意力层和前馈神经网络层组成。

自注意力机制允许模型在生成每个输出时，根据输入序列中其他位置的信息进行加权计算，从而捕捉到全局的语义关系。这种机制使得Transformer能够并行计算，大大提高了训练和推理的效率。

总结一下，Transformer是一种基于自注意力机制的深度学习模型，用于处理自然语言处理和机器翻译等任务。它通过全局的依赖关系建立和并行计算，取得了显著的性能提升。

Transformer 是什么？

Transformer是一种神经网络模型，最初由谷歌团队提出，用于解决自然语言处理任务。它是BERT算法的核心部分，也是BERT的编码器部分。Transformer使用了Self-Attention机制，通过注意力机制有针对性地捕捉整个句子的信息。相比于传统的RNN模型，Transformer不依赖于序列的顺序，可以并行计算，因此在处理长文本时具有更好的效果。然而，Transformer也存在一个问题，即缺乏位置信息，无论句子的结构如何打乱，Transformer都会得到类似的结果，因此它被认为是一个功能更强大的词袋模型[^1]。