码界领航：Transformer模型-自然语言处理的革命性突破
在自然语言处理（NLP）的发展历程中，2017 年 Transformer 模型的横空出世，宛如一颗重磅炸弹，彻底改变了 NLP 领域的技术格局。其核心的自注意力机制，为序列数据处理带来了前所未有的全新思路。
Transformer 模型的核心 —— 自注意力机制，打破了传统循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）处理序列数据的局限。不同于 RNN 和 LSTM 按顺序依次处理数据，自注意力机制能并行处理序列中的所有元素，不受序列长度束缚，极大提升了长距离依赖问题的处理效率。它通过计算序列中每个元素对其他元素的注意力权重，并进行加权求和，精准捕捉序列内的语法结构、语义联系等复杂关系。在机器翻译任务中，它能瞬间理解源语言句子各部分的逻辑，准确转化为目标语言；在文本摘要生成时，也能快速抓取关键信息，提炼出核心内容。
Transformer 模型由编码器和解码器构成。编码器将输入序列转化为连续向量表示，解码器则依此生成目标序列。自注意力层与前馈神经网络层交替堆叠，让模型得以挖掘更深层次的序列特征。而且，自注意力机制具备出色的可扩展性，增加层数和模型规模就能提升性能，结合现代 GPU 加速，训练效率也大幅提高。凭借这些优势，Transformer 模型在 NLP 领域掀起了一场技术变革，为诸多任务带来了显著的性能提升 。返回搜狐，查看更多
