transformer进化

Transformer 是一种基于自注意力机制的神经网络模型，广泛应用于自然语言处理任务中。它在机器翻译任务中取得了巨大的成功，被认为是一个重要的进展。Transformer 的设计思想是将输入序列和输出序列都视为由多个连续的向量组成，通过多层自注意力和前馈神经网络进行处理。

Transformer 的核心思想是自注意力机制，它通过计算序列中每个位置与其他位置的关联度来捕捉上下文信息。具体而言，自注意力机制会计算一个查询向量、一组键向量和一组值向量之间的注意力分数，并根据这些分数对值向量进行加权求和。这样，每个位置的输出都能够同时关注到序列中其他位置的信息。

Transformer 模型由编码器和解码器组成。编码器负责将输入序列编码为一个抽象表示，而解码器则将该表示解码为输出序列。它们都由多个相同的层组成，每个层包含一个自注意力子层和一个前馈神经网络子层。在训练过程中，Transformer 使用了残差连接和层归一化等技术来促进模型的训练和收敛。

随着时间的推移，Transformer 也经历了一些改进和扩展。其中最著名的是BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型，它引入了双向编码器来更好地利用上下文信息。此外，GPT（Generative Pre-trained Transformer）模型通过预训练和微调的方式，在生成式任务上取得了很好的效果。

相关问题

transformer进化史

Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络结构，最初被提出用于自然语言处理任务。它的出现极大地推动了自然语言处理领域的发展。Transformer的进化史可以概括为以下几个阶段：

1. Transformer
最初的Transformer模型由Vaswani等人在2017年提出，用于机器翻译任务。它采用了自注意力机制来替代传统的循环神经网络和卷积神经网络，大大提高了模型的并行化能力和训练速度。

2. BERT
BERT是由Google在2018年提出的预训练语言模型，它基于Transformer编码器结构，通过大规模无监督学习来学习通用的语言表示。BERT在多项自然语言处理任务上取得了当时最好的结果，成为了自然语言处理领域的里程碑之一。

3. GPT-2
GPT-2是由OpenAI在2019年提出的预训练语言模型，它采用了更大的模型规模和更多的训练数据，取得了当时最好的自然语言生成结果。GPT-2的成功证明了Transformer模型在自然语言生成任务上的优越性。

4. T5
T5是由Google在2020年提出的预训练语言模型，它采用了Transformer编码器-解码器结构，可以同时处理多种自然语言处理任务。T5在多项自然语言处理任务上取得了当时最好的结果，成为了自然语言处理领域的新的里程碑。

symbolic transformer

符号转换器（symbolic transformer）是一种基于符号回归的特征工程方法，用于创造新的特征。符号回归是一种遗传算法的应用，通过随机生成一组公式，然后通过选择最适合的公式并进行繁殖、变异和进化，逐步逼近数据分布的真相。[3]符号转换器可以用于连续特征的笛卡尔乘积特征组合，将连续特征视为一维的类别特征，然后使用笛卡尔乘积的方法进行组合，得到新的特征。[1]这种方法可以用于处理连续特征与类别特征之间的组合，而不仅仅局限于0/1的组合。[1]通过符号转换器，我们可以创造出更多的特征组合，从而提高模型的表现能力。