能不能用简单、通俗的话解释一下？

沃里克 2024-11-15 16:21:59

简单理解，**Transformer** 是一种用于处理序列数据的深度学习模型，特别适用于自然语言处理（NLP）任务，比如翻译、文本生成等。与传统的循环神经网络（RNN）不同，Transformer通过**自注意力机制**（self-attention）来理解输入数据中各个元素之间的关系，而不是逐步处理数据。举个例子，在翻译一句话时，Transformer并不是从头到尾逐个词地生成，而是通过自注意力机制同时考虑整个句子中的所有单词，计算它们之间的关联，快速并行处理。

具体来说，Transformer模型将输入数据（如文本）转换为一个“加权的表示”，通过这些加权表示来捕捉不同部分之间的依赖关系。**自注意力机制**是其核心，能够让模型灵活地关注输入序列的不同部分，而不受位置限制，这使得Transformer比RNN等更高效，尤其在长序列任务上。

量子隧道的尽头 2024-11-15 16:53:28

Transformer 是一种用于处理序列数据的深度学习模型，特别适合处理语言模型和翻译等任务。它通过 自注意力机制（self-attention）来处理输入数据的各个部分之间的关系，而不是像传统的RNN那样逐个处理。简单来说，Transformer可以同时考虑整个输入序列中的信息，而不是逐个单词地处理，从而提高效率。

举个例子，在机器翻译中，假设我们需要翻译一句英文“Hello, how are you?”到中文。传统的RNN逐字翻译，每次处理一个单词，依赖上一个单词的信息。而Transformer通过自注意力机制，能同时关注整个句子，计算每个单词和其他单词的关系，快速得到翻译结果。比如，它可以知道“Hello”和“how are you”之间的关系，从而更准确地翻译。