Transformer是什么？有哪些技术梗概

　　Transformer是什么？有哪些技术梗概？

        Transformer是一种用于自然语言处理(NLP)和其他序列到序列(seq2seq)任务的深度学习模型架构，由Google在2017年提出。它是一种基于注意力机制(attention)的模型，能够处理变长序列数据。与传统的循环神经网络(RNN)不同，Transformer采用了自注意力机制(self-attention)，能够更好地捕捉序列中的长距离依赖关系。

　　Transformer主要由编码器和解码器两部分组成，它们都由多个堆叠的注意力层和前馈神经网络组成。编码器用于将输入序列编码成一组特征向量，解码器则将编码器的输出和先前生成的标记作为输入，生成目标序列。

　　Transformer已经在多个NLP任务中取得了很好的效果，例如机器翻译、文本摘要、语言建模等。

 您阅读本篇文章共花了：