神經網路架構
Transformer是一種神經網路架構，主要用於自然語言處理領域，特別是在序列的自然語言或文本處理任務中表現出色。它引入了全新的注意力機制和編碼器-解碼器結構，能夠同時處理整個輸入序列，從而提高了處理長距離依賴問題的能力。Transformer模型是由谷歌公司在2017年提出的，自那時起，基於Transformer的語言模型已經主導了自然語言處理領域的研究，並成為了一種新的範式。
Transformer的基本構造包括編碼器和解碼器，其中編碼器負責處理輸入序列並生成中間表示，而解碼器則基於這些表示生成輸出序列。注意力機制是Transformer的核心部分，它允許模型在生成輸出時聚焦於輸入序列中的相關部分，從而提高了生成的準確性和相關性。
儘管Transformer的名稱中有「變壓器」（Transformer）的字樣，但這與電力輸送系統中的變壓器設備無關。在自然語言處理領域，Transformer模型通過其獨特的架構和注意力機制，實現了對文本數據的高效處理和理解。