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。它的核心思想是通过将输入序列中的每个元素与其他所有元素进行关联，从而捕捉到序列中长距离的依赖关系。与传统的循环神经网络不同，Transformer采用了并行计算的方式，大大提高了训练效率。此外，Transformer还引入了多头注意力机制和位置编码等技术，进一步提升了模型的性能。目前，Transformer已经成为了自然语言处理领域最为流行的模型之一，并在机器翻译、文本生成、问答系统等多个任务上取得了显著的成果。