机器学习笔记-Transformer

Transformer语言模型是一种基于注意力机制的深度学习模型，它是在2017年由Google提出的，被广泛应用于自然语言处理领域。 Transformer模型主要由编码器和解码器组成，其中编码器将输入的文本序列转换为一组向量，解码器将编码器输出的向量转换为目标文本序列。整个过程都通过多头自注意力机制实现，使得模型能够捕捉到输入文本中的长期依赖关系和上下文信息。 具体来说，Transformer模型使用多头自注意力机制来对输入文本进行编码和解码。在编码器中，每个输入的词语都会通过位置编码来指定其位置信息，然后通过多头自注意力机制计算出每个词语对其他词语的注意力权重，最终得到每个词语的表示向量。在解码器中，模型使用编码器输出的向量来预测下一个词语，同时也使用多头自注意力机制来捕捉上下文信息。 除了多头自注意力机制，Transformer模型还采用了残差连接和层归一化等技术，以增强模型的性能和稳定性。 总的来说，Transformer语言模型是一种非常有效的自然语言处理模型，能够处理长文本和短文本，同时还能够进行多种任务，如机器翻译、文本分类、情感分析等。