转换器是一种深度学习架构，通过使模型能够有效处理文本中的长期依赖关系，彻底改变了NLP。Vaswani等人在2017论文中介绍了 “注意力就是你所需要的一切”，“转换器” 完全依赖于注意力机制来处理序列，从而消除了对循环层或卷积层的需求。

嵌入（embeddings），即数据（如单词、图像或句子）的密集向量表示，因人工智能技术的进步而获得了显著增强。传统上，嵌入通常使用如Word2Vec或GloVe等简单模型生成，用于文本数据。这些方法将每个单词视为静态表示，无法捕捉上下文。

"多模态数据集对于训练人工智能模型至关重要，因为它们包含多种类型的数据，如文本、图像、音频和视频。这种多样性使模型能够学习更丰富的信息表示，从而提高它们的理解能力和能力。例如，在自然语言处理领域，将文本与图像结合可以使模型生成更好的照片说明