【大语言模型系列之Transformer】

🎥博主:程序员不想YY啊
💫CSDN优质创作者,CSDN实力新星,CSDN博客专家
🤗点赞🎈收藏⭐再看💫养成习惯
✨希望本文对您有所裨益,如有不足之处,欢迎在评论区提出指正,让我们共同学习、交流进步!

🪽Transformer

🦖Transformer是一种用于自然语言处理任务的重要神经网络架构。它最初是由Vaswani等人在2017年提出的,并在机器翻译任务中取得了显著的突破。

🦖传统的循环神经网络(RNN)在处理长距离依赖性时存在困难,而Transformer则通过引入自注意力机制(Self-Attention)来解决这个问题。

🦖Transformer的核心思想是将输入序列映射到多个表示子空间(多头注意力)中,以便在每个子空间中独立地计算注意力。自注意力机制使得Transformer能够同时关注输入序列中的所有位置,而不像传统的序列模型那样依赖于逐个位置的处理。

🦖Transformer还使用了残差连接和层归一化,这些技术有助于提高模型的训练效果和表达能力。此外,Transformer还使用了位置编码来捕捉输入序列的位置信息。

🦖Transformer在机器翻译、文本生成、问答系统等自然语言处理任务上取得了很好的效果,并且逐渐成为该领域的主流模型。它的高效并行计算特性也使得它易于扩展到大规模的训练数据和模型规模。

🦖总结起来,Transformer作为一种基于自注意力机制的神经网络架构,通过并行计算和多头注意力的设计,能够有效处理自然语言处理任务中的长距离依赖性,并取得了很好的效果。

相关推荐
船长@Quant20 小时前
PyTorch量化进阶教程:第五章 Transformer 在量化交易中的应用
pytorch·python·深度学习·transformer·量化交易·sklearn·ta-lab
Panesle21 小时前
transformer架构与其它架构对比
人工智能·深度学习·transformer
船长@Quant1 天前
PyTorch量化进阶教程:第二章 Transformer 理论详解
pytorch·python·深度学习·transformer·量化交易·sklearn·ta-lib
TGITCIC1 天前
BERT与Transformer到底选哪个-下部
人工智能·gpt·大模型·aigc·bert·transformer
TGITCIC2 天前
BERT与Transformer到底选哪个-上部
人工智能·gpt·大模型·aigc·bert·transformer
xidianjiapei0012 天前
构建大语言模型应用:句子转换器(Sentence Transformers)(第三部分)
人工智能·语言模型·自然语言处理·llm·transformer
机器学习之心3 天前
回归预测 | Matlab实现NRBO-Transformer-BiLSTM多输入单输出回归预测
matlab·回归·多输入单输出回归预测·transformer·bilstm·nrbo
机器学习之心4 天前
CNN+Transformer+SE注意力机制多分类模型 + SHAP特征重要性分析,pytorch框架
分类·cnn·transformer
KY_chenzhao4 天前
Transformer:破局山地暴雨预测的「地形诅咒」--AI智能体开发与大语言模型的本地化部署、优化技术
人工智能·语言模型·transformer
晨航5 天前
浙江大学|DeepSeek系列公开课|第二季|DeepSeek技术溯源及前沿探索
人工智能·机器学习·ai·aigc·transformer