Transformer

Transformer深度学习模型，最初在自然语言处理领域取得了革命性的进展。它通过使用自注意力机制（Self-Attention）来捕捉序列内元素之间的依赖关系，而不依赖传统的递归网络结构。Transformer模型的设计被认为是先进的，且对后续的研究和技术发展产生了深远的影响；在机器翻译、文本摘要、问答系统等应用中表现出色，其开放式的预训练和微调模式也显示了强大的灵活性和适应性。