transformer架构

Transformer架构，首次在2017年通过名为Attention Is All You Need的论文中介绍，是一种革命性的深度学习模型，尤其擅长处理序列数据。它摒弃了传统循环神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM)中的递归机制，而是完全依赖于自注意力（self-attention）机制和前馈神经网络，使得模型能够并行处理整个序列，并高效捕捉长距离依赖关系。这种架构支持多种文件类型，包括文本、图像和音频数据，并广泛应用于自然语言处理（NLP）领域，如机器翻译、文本摘要、情感分析等。此外，其模块化和可扩展的特性也使得它能够结合其他算法和模型，不断增强其在各个领域的表现。Transformer模型已被证实是人工智能历史上的一个重要里程碑。