。Transformer 的整体模型架构

Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型，常用于自然语言处理领域的任务，如语言翻译、文本生成、问答系统等。其整体模型架构包括编码器和解码器两部分。其中编码器和解码器都由多个相同结构的层组成，每个层都有两个子层：多头自注意力子层和全连接前馈子层。

具体来说，编码器的输入是源语言文本序列，解码器的输入则是目标语言文本序列。编码器通过多个编码器层逐渐提取源语言句子的特征表示，解码器则通过多个解码器层逐渐生成目标语言句子的表示，并且在每个解码器层中使用注意力机制来聚焦于源语言句子的不同部分，以便更好地将源语言翻译成目标语言。

以下是一个简单的Transformer模型架构示例：

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相关问题

Transformer架构

Transformer架构是一种用于自然语言处理（NLP）任务的深度学习模型架构，最初由谷歌在2017年提出。它的主要特点是可以将整个句子或文本序列作为一个整体进行处理，而不是像传统的循环神经网络（RNN）一样逐步处理。此外，Transformer使用了注意力机制（attention mechanism）来计算每个词与其他词之间的相似度，以便更好地捕捉语义信息。

Transformer架构包括两个主要部分：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。编码器将输入序列进行编码，输出一个固定长度的向量表示，而解码器则将该向量转换为输出序列。在训练过程中，模型会学习如何将输入序列映射到正确的输出序列，例如将英语翻译成法语。

Transformer架构已经在多个NLP任务中得到了广泛应用，例如机器翻译、文本摘要、问答系统等。它的出色表现和高效性质使得它成为了当今最先进的NLP模型之一。

Transformer架构的预训练模型中

Transformer架构的预训练模型是一种基于自注意力机制的深度神经网络模型，最初由Google在2017年提出。这类模型最著名的是BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)，它利用Transformer结构进行无监督的预训练，然后在多种自然语言处理任务上进行微调，显著提升了当时的性能。

在预训练阶段，模型通常会进行两个关键任务：
1. **Masked Language Modeling (MLM)**: 部分随机选择输入序列中的词，让模型预测被遮盖的词。这有助于模型学习词之间的关系和上下文信息。
2. **Next Sentence Prediction (NSP)**: 给出两个句子，模型需要判断它们是否相连。这帮助模型理解文本的整体结构。

完成预训练后，模型可以根据具体的下游任务调整一些层的权重，或者仅微调最后几层，以快速适应新任务。这种设计的优势在于可以捕获全局依赖关系，而不需要复杂的循环结构，如RNNs。