好课优选：Transformer模型-自然语言处理的技术革新
在人工智能蓬勃发展的浪潮中，自然语言处理（NLP）始终是 AI 技术发展的关键方向，而 Transformer 模型的诞生，堪称这一领域的革命性突破。2017 年，Vaswani 等人提出 Transformer 模型，旨在解决序列到序列（Seq2Seq）任务。与传统的循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）相比，它展现出强大的优势。
Transformer 模型完全基于注意力机制，摒弃循环结构，能够并行处理序列中的所有元素，大幅提升计算效率，有效解决长距离依赖问题。其核心机制包括自注意力（Self-Attention）和前馈神经网络（Feed-Forward Neural Network）。自注意力机制可计算序列中每个元素的注意力权重，捕捉不同位置的依赖关系，既能处理长距离依赖，又能灵活应对不同长度输入序列；前馈神经网络则对每个位置的输出进行非线性变换，增强模型表达能力。
这一独特架构让 Transformer 模型在自然语言处理领域独树一帜，为后续技术发展奠定了坚实基础，也为众多 NLP 任务提供了新的解决思路和强大工具。返回搜狐，查看更多
