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网上有关Transformer原理的介绍很多，在本文中我们将尽量模型简化，让普通读者也能轻松理解。 1. Transformer整体结构 在机器翻译中，Transformer可以将一种语言翻译成另一种语言，如果把Transformer看成一个黑盒，那么其结构如下图所示： 3 天时地利人和 Transformer模型之所以能迅速崛起并成为自然语言处理（NLP）的核心架构，是 技术突破、时代机遇与生态协同 共同作用的结果，也就是中国人常讲的天时地利人和。 天时：硬件、数据、算法需求三重成熟，为技术突破提供土壤。 Transformer 的整体结构，左图Encoder和右图Decoder 可以看到 Transformer 由 Encoder 和 Decoder 两个部分组成，Encoder 和 Decoder 都包含 6 个 block。Transformer 的工作流程大体如下： 第一步： 获取输入句子的每一个单词的表示向量 X， X 由单词的 Embedding（Embedding就是从原始数据提取出来的Feature） 和单词位置的.
Transformer的意义体现在它的长距离依赖关系处理和并行计算，而这两点都离不开其提出的自注意力机制。 首先，Transformer引入的自注意力机制能够有效捕捉序列信息中长距离依赖关系，相比于以往的RNNs，它在处理长序列时的表现更好。 而自注意力机制的另一个特点时允许模型并行计算，无需RNN一样t. Transformer是2017年由Google团队针对机器翻译任务所提出来的模型，它没有采用卷积神经网络或者循环神经网络的结构，而是一个完全基于自注意力机制的模型，主要结构为位置编码、编码器、解码器和前馈网络。 Transformer是GPT和BERT的前身。谷歌和OpenAI在自然语言处理技术上的优化，都是基于这个模型。 更多关于的Transformer可以看文章： ChatGPT与Transformer（无公式版） 而在目前的“猜概率”游戏环境下，基于大型语言模型（LLM，Large Language Model）演进出了最主流的两个方向，即Bert和GPT。 其中BERT是之前最流行.
我们来看看一个简单的 Transformer 模型，就是比较早出现的 Kyubyong 实现的 Transformer 模型，其 GitHub 仓库地址为 Kyubyong Transformer 1.2 legacy version。
Transformer模型怎么用于regression的问题？ Transformer模型火了这么久，但都是针对分类问题的，另一类常见的预测问题是递归，怎么把transformer用于这类问题？ 大神请指教。 [图片… 显示全部 关注者 5 被浏览 2021年的时候有深入研究过transformer模型和GitHub上的代码，但是由于实验室设备太垃圾，带不动程序。 以下是个人的一些偏见，可能不正确。 VAE、GAN 这种生成模型和 transformer 有什么区别？ 想问问为什么在分子生成中大部分选择使用VAE、GAN这种生成模型，而不使用transformer进行生成，这两种直接有什么本质的区别吗？ transfo… 显示全部 关注者 174 被浏览
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