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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数据对齐在多模态人工智能中的作用是什么？
多模态人工智能通过整合文本、图像、音频和视频等多种数据形式来增强辅助技术，从而更全面地理解用户需求。这种方法使具有不同能力的个体能够进行更有效的沟通和互动。例如，通过结合语音识别和自然语言处理，多模态系统可以准确地将口语转录为文本，同时理解
向量搜索的未来是什么？
虽然矢量搜索在理解语义和处理非结构化数据方面提供了实质性的改进，但完全取代传统搜索并不是一个简单的命题。矢量搜索和传统的基于关键字的搜索都有其独特的优势和局限性，这使得它们是互补的而不是相互排斥的。
依赖于关键字匹配的传统搜索方法在用户使
文档数据库与键值存储相比如何？
文档数据库和键值存储都是旨在处理大量数据的 NoSQL 数据库类型，但在结构和使用场景上有显著差异。文档数据库以类似 JSON 或 BSON 的格式存储数据，允许每条记录（或文档）包含复杂结构，包括嵌套数据。这一特性使得它们非常适合需要表示