transformer模型是啥

Transformer 模型是一种用于自然语言处理和其他序列到序列任务的神经网络模型，它是由 Google 在 2017 年提出的。相较于之前的 RNN 和 LSTM 等序列模型，Transformer 通过注意力机制解决了长序列训练和生成时的效率和准确性问题，在机器翻译、文本摘要和对话生成等任务上取得了较好的效果。

相关问题

Transformer模型是啥

Transformer模型是一种用于自然语言处理的深度学习模型，由Google在2017年提出。它基于自注意力机制（Self-Attention Mechanism）来实现序列到序列的建模，能够在不需要循环或卷积的情况下，直接对输入序列进行并行计算，从而大大提高了效率。Transformer模型在机器翻译、文本摘要、问答系统等任务中都取得了很好的效果，被广泛应用于自然语言处理领域。

transformer模型是什么

Transformer模型是一种基于自注意力机制（self-attention）的序列到序列（sequence-to-sequence）模型，用于处理自然语言处理（NLP）任务，如机器翻译、文本摘要和语言模型等。它由Vaswani等人于2017年提出，被广泛应用并取得了显著的性能提升。

Transformer模型的核心思想是完全摒弃传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），而采用了一种基于注意力机制的新型架构。它引入了自注意力机制，使得模型能够同时考虑输入序列中各个位置的信息，而不受距离远近的限制。这种机制使得Transformer能够更好地捕捉句子中不同位置之间的依赖关系。

Transformer模型由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组成。编码器负责将输入序列转换为一系列高维表示，而解码器则根据编码器的输出和先前生成的标记来生成目标序列。编码器和解码器均由多层的自注意力层和前馈神经网络层组成，通过堆叠这些层来实现更复杂的建模能力。

Transformer模型的优点包括并行计算能力强、能够处理长距离依赖关系、捕捉全局语义信息等。由于其出色的表现，Transformer模型已成为现代NLP任务中的主流架构之一。