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。
什么是生成对抗网络（GAN）？
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高风险人工智能应用中可解释性的意义是什么？
可解释人工智能（XAI）技术在需要透明和可理解决策过程的行业中尤其有益。关键领域包括医疗保健、金融和法律服务。在这些领域，利益关系重大，监管合规和伦理标准要求人工智能决策能够轻松地向最终用户和利益相关者进行解释。通过采用XAI，这些行业的组
GPT-4与GPT-3有什么不同？
Matryoshka嵌入是NLP中的一种层次表示形式，其中嵌入被结构化以反映概念之间的嵌套或分层关系。这个名字的灵感来自Matryoshka玩偶，较小的玩偶可以放入较大的玩偶中，象征着分层的遏制。
这些嵌入捕捉了单词或短语可以在不同粒度级
潜在因子在推荐系统中的作用是什么？
推荐器系统中的基于邻域的方法是基于相似用户或项目的偏好提供个性化建议的技术。这些方法假设具有相似品味的人会喜欢相似的物品，或者相似的物品会吸引具有相似偏好的用户。基于邻域的方法的两种主要类型是基于用户的和基于项目的协同过滤。基于用户的过滤查