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Transformer模型是近年来自然语言处理(NLP)领域最重要的创新之一,它摆脱了传统循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)的局限性,引入了注意力机制,在机器翻译、文本生成、对话系统等任务上取得了突破性进展。
Transformer模型主要由两部分组成:编码器(Encoder)和解码器(Decoder)。每个编码器和解码器都包含多个相同的层堆叠而成,这些层主要由自注意力(Self-Attention)机制和前馈神经网络(Feed Forward Neural Network)构成。
由于Transformer模型本身不包含循环或卷积结构,因此无法直接捕获序列中的位置信息。为了解决这个问题,Transformer在输入序列中加入了位置编码(Positional Encoding),使得模型能够区分不同位置的单词。位置编码可以通过正弦和余弦函数计算得到,也可以通过学习得到。
随着Transformer模型在各个领域的广泛应用,其研究也进入了一个新的阶段。目前的前沿研究主要集中在如何进一步提高模型的性能、降低计算成本以及扩展模型的应用范围等方面。例如,研究者们正在探索使用更高效的注意力机制、改进模型的预训练策略以及将Transformer模型应用于跨领域任务等。
图1 Transformer网络结构图
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