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Transformer 是一种用于自然语言处理（NLP）和其他序列到序列任务的深度学习模型架构，由 Vaswani 等人在 2017 年的论文 "Attention Is All You Need" 中首次提出。Transformer 的主要创新在于引入了自注意力机制（self-attention mechanism），这使得模型在处理序列数据时表现出色，特别是在捕捉长距离依赖关系和并行计算方面。
作者:迪哥的小课堂 · 语言:zh
Transformer 是一种用于自然语言处理（NLP）和其他序列到序列任务的深度学习模型架构，由 Vaswani 等人在 2017 年的论文 "Attention Is All You Need" 中首次提出。Transformer 的主要创新在于引入了自注意力机制（self-attention mechanism），这使得模型在处理序列数据时表现出色，特别是在捕捉长距离依赖关系和并行计算方面。