深度学习Transformer框架

Transformer 是一种深度学习框架，专门用于处理序列数据。它是 2017 年由 Vaswani 等人提出的，在 NLP 领域取得了很大的成功。

Transformer 的主要优势在于它可以并行地处理输入序列中的所有元素，并且不依赖于序列长度。它使用了 self-attention 机制，可以在序列中不同位置的元素之间建立联系。这使得 Transformer 在许多 NLP 任务中取得了最先进的性能。

此外，Transformer 还具有较高的可解释性，因为 self-attention 机制可以帮助我们理解模型如何处理序列中的数据。

总的来说，Transformer 是 NLP 领域中一种非常强大的深度学习框架，已经在很多任务中取得了优秀的性能。