transformer

Transformer是一种基于自注意力机制的深度学习模型，被广泛应用于自然语言处理领域。它由编码器和解码器两部分组成，能够处理多种任务，如机器翻译、文本摘要等。与传统的循环神经网络不同，Transformer采用并行计算的方式，大大提高了训练效率。此外，Transformer还具有较强的可扩展性，可以通过增加层数或调整参数来适应不同的任务需求。近年来，随着深度学习技术的不断发展，Transformer已经成为了NLP领域的主流模型之一。