更新時(shí)間:2025-02-20 20:02:47作者:貝語(yǔ)網(wǎng)校
Transformer是一種深度學(xué)習(xí)模型,由Google在2017年提出。它被廣泛應(yīng)用于自然語(yǔ)言處理(NLP)任務(wù),如機(jī)器翻譯、文本分類和情感分析。Transformer通過將輸入序列分解成基本單元(或“塊”),并使用自注意力機(jī)制來(lái)計(jì)算每個(gè)單元對(duì)整個(gè)輸出序列的影響,從而實(shí)現(xiàn)了高效的信息交換。這種模型在處理長(zhǎng)文本序列時(shí)表現(xiàn)優(yōu)異,因?yàn)樗梢圆蹲降介L(zhǎng)距離依賴關(guān)系。
1. Transformer model:Transformer模型是一種用于自然語(yǔ)言處理的深度學(xué)習(xí)模型,由Google開發(fā)。
2. Self-Attention Mechanism:自注意力機(jī)制是Transformer模型中的一個(gè)關(guān)鍵組件,它允許模型關(guān)注到輸入序列中的不同部分。
3. Transformer encoder:Transformer模型中的編碼器部分,由多個(gè)層組成,用于處理輸入序列并生成表示。
4. Transformer decoder:Transformer模型中的解碼器部分,用于根據(jù)表示生成輸出序列。
6. Transformer language model:基于Transformer模型的詞嵌入語(yǔ)言模型,用于預(yù)測(cè)給定上下文中的下一個(gè)詞的概率分布。
7. Transformer attention mask:在訓(xùn)練Transformer模型時(shí),通常會(huì)對(duì)輸入序列應(yīng)用注意力掩碼,以防止過擬合。attention mask是一種可視化工具,用于觀察注意力機(jī)制在處理輸入序列時(shí)的關(guān)注點(diǎn)。
這些短語(yǔ)是Transformer模型的核心組成部分和相關(guān)概念,可以幫助你更好地理解該模型的工作原理和用途。