进阶版变压器模型解析

变压器是一种神经网络，应用于序列处理领域，如文本或语音。

与早期的模型如RNN或LSTM不同，变压器同时处理所有输入元素，并利用所谓的注意力机制。

该机制允许模型评估输入中不同部分的重要性，并结合来自不同位置的相关信息。

变压器模型通常由多层自注意力（Self-Attention）和前馈神经网络组成，共同生成深层表示。

知名应用包括基于变压器架构的语言模型，如BERT或GPT。