转换器是一种神经网络架构,主要用于处理顺序数据,特别是在自然语言处理 (NLP) 中。与传统的rnn或lstm不同,转换器使用自我注意机制来并行处理整个数据序列,而不是逐步处理。
这种自我注意机制允许模型权衡句子中不同单词的重要性,而不管它们的位置如何。Transformers对于语言翻译、文本生成和情感分析等任务非常有效。
像BERT、GPT和T5这样的Transformer模型通过提供高度可并行化、可扩展的架构,在各种基于语言的任务中提供最先进的性能,从而彻底改变了NLP。
转换器是一种神经网络架构,主要用于处理顺序数据,特别是在自然语言处理 (NLP) 中。与传统的rnn或lstm不同,转换器使用自我注意机制来并行处理整个数据序列,而不是逐步处理。
这种自我注意机制允许模型权衡句子中不同单词的重要性,而不管它们的位置如何。Transformers对于语言翻译、文本生成和情感分析等任务非常有效。
像BERT、GPT和T5这样的Transformer模型通过提供高度可并行化、可扩展的架构,在各种基于语言的任务中提供最先进的性能,从而彻底改变了NLP。
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