导读 Transformer 是一种革命性的神经网络架构，最初由 Vaswani 等人在 2017 年提出，主要用于自然语言处理任务。和其他模型不同，Transf...
Transformer 是一种革命性的神经网络架构，最初由 Vaswani 等人在 2017 年提出，主要用于自然语言处理任务。和其他模型不同，Transformer 使用自注意力机制（Self-Attention Mechanism）来捕捉数据中的长距离依赖关系。💡 它的核心优势在于能够并行化处理输入序列，大幅提升了训练效率。
在实际应用中，Transformer 的作用无处不在！它被广泛应用于机器翻译 🌍、文本生成 ✍️、情感分析 😊 和问答系统 🤔。例如，在谷歌翻译中，Transformer 模型让跨语言沟通变得更加流畅和准确。此外，它还推动了大模型时代的到来，像 GPT 和 BERT 这样的顶级模型都基于 Transformer 架构。📚
总之，Transformer 不仅改变了人工智能领域的格局，也为我们的日常生活带来了更多便利。🌟