Transformer 模型：深度学习自然语言处理利器

Transformer 模型是一种用于自然语言处理的深度学习模型，最初由 Google 的研究人员提出。它是一种基于注意力机制的序列到序列模型，可用于机器翻译、文本摘要、对话生成、语言理解等任务。

Transformer 模型的主要特点是使用自注意力机制来处理输入序列。它不像传统的循环神经网络（RNN）需要按顺序处理输入序列，而是同时处理整个序列。这种并行处理的机制使得 Transformer 模型在处理长序列时具有优势。

Transformer 模型由两部分组成：编码器和解码器。编码器将输入序列映射到一组中间表示，解码器从中间表示生成目标序列。在编码器和解码器之间，还有一个注意力层，用于对输入和输出之间的关系进行建模和学习。

Transformer 模型在自然语言处理领域取得了很好的效果，并成为了现代机器翻译的主要模型之一。它的成功启发了许多后续的模型设计，如 BERT、GPT 等。