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transformer原理详解白话

发表时间：2024-10-31 09:48:00 来源：网友投稿

Transformer是一种用于处理序列数据的深度学习模型，它通过自注意力机制来捕捉序列中的依赖关系。简单来说Transformer就像一个超级大脑，它通过“看”到序列中每个元素，然后“记住”这些信息，再根据这些信息来预测下一个元素。它不需要像传统模型那样依赖序列的顺序，这使得它处理序列数据非常高效。自注意力机制就像是一个“镜子”，让Transformer能够关注到序列中的每个元素，并从中学习到信息。这种机制使得Transformer在处理自然语言处理任务上表现出色，比如机器翻译、文本摘要等。

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