
Transformer模型
摘要:2018年,Transformer架构在《Attention Is All You Need》论文中被提出,标志着NLP领域的重要突破。该架构由编码器和解码器组成,通过注意力机制和前馈网络实现语言处理任务。最初的6层结构后来扩展到32-48层,每层包含残差连接和归一化操作。Transformer凭借其卓越性能迅速主导NLP领域,并衍生出纯编码器和纯解码器变体模型,彻底改变了自然语言处理的发展方向。(149字)
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