详细介绍

Transformer 是一种深度学习模型架构,最初由 Vaswani 等人在 2017 年的论文《Attention is All You Need》中提出。它主要用于处理序列数据,如自然语言处理(NLP)任务。与传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)不同,Transformer 完全依赖于自注意力机制(Self-Attention Mechanism)来捕捉输入序列中的全局依赖关系,从而避免了 RNN 中的长距离依赖问题和 CNN 中的局部感受野限制。

Transformer 模型由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)两部分组成。编码器将输入序列转换为一系列隐藏表示,而解码器则根据这些隐藏表示生成输出序列。每个编码器和解码器层都包含多头自注意力机制和前馈神经网络(Feed-Forward Neural Network)。

主要功能

  1. 自然语言处理(NLP):Transformer 广泛应用于机器翻译、文本生成、文本分类、问答系统等 NLP 任务。
  2. 序列到序列(Seq2Seq)任务:如语音识别、图像描述生成等。
  3. 预训练语言模型:如 BERT、GPT 等基于 Transformer 的模型,通过大规模预训练在多种下游任务中表现出色。
  4. 多模态任务:Transformer 也被应用于处理多模态数据,如文本与图像的联合建模。

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