Transformer：自然语言处理的革命性模型

Transformer 是一种用于自然语言处理的神经网络模型，最初由 Google 在 2017 年提出。它是一种基于自注意力机制的编码器-解码器结构，用于将输入的自然语言序列转化为输出的自然语言序列。Transformer 模型的核心是自注意力机制，它可以根据输入序列的上下文信息来确定每个词汇的重要性，并在编码器和解码器之间进行信息传递。Transformer 模型在各种自然语言处理任务中表现出色，例如文本生成、机器翻译、语言模型等。