Trandformer意思

"Transformer"通常指的是一種用於處理序列數據的神經網路架構，由Google的研究人員於2017年提出。這種架構主要用於自然語言處理（NLP）任務，如機器翻譯，但它也可以用於其他類型的數據，如圖像和音頻。

Transformer架構的核心在於其使用了一種稱為注意力機制（attention mechanism）的技術，這使得模型能夠更好地處理序列數據中的長期依賴關係。與之前的神經網路架構（如循環神經網路RNN和長短期記憶網路LSTM）相比，Transformer完全依賴於注意力機制，而不使用循環或遞歸結構。

Transformer架構的成功導致了各種基於Transformer的模型的發展，例如Google的BERT、OpenAI的GPT-3和Facebook的RoBERTa等。這些模型在各種NLP任務上取得了最先進的性能，並且被廣泛套用於實際的產品和服務中。