Transformer

Transformer 是一种用于处理序列数据（如文本）的深度学习模型架构，它通过一种名为“注意力机制”的技术，让模型能够同时关注输入数据的所有部分，从而更有效地理解和生成内容。

它的工作方式

它的核心是自注意力机制，允许模型在处理一个词时，权衡句子中所有其他词的重要性，这比之前逐词处理的模型（如RNN）更高效且能捕捉长距离依赖关系。Transformer 架构是当今许多先进AI模型（如GPT和BERT）的基础，极大地推动了自然语言处理等领域的发展。