?? Transformer模型核心解析 Transformer以自注意力機制為核心，打破傳統(tǒng)序列模型依賴循環(huán)結(jié)構(gòu)的局限，通過并行計算在輸入序列各位置間建立關(guān)聯(lián)，成為自然語言處理領(lǐng)域的“頂流”架構(gòu)！模型由編碼器和解碼器構(gòu)成，通過多層注意力機制實現(xiàn)信息交互與特征提取，精準捕捉文本語義。 ?? 不可忽視的優(yōu)勢 1?? 并行計算王者：支持高效并行運算，輕松應(yīng)對大規(guī)模數(shù)據(jù)與分布式訓練場景，大幅提升訓練效率 2?? 遷移學習利器：預訓練+微調(diào)模式適配多任務(wù)，從機器翻譯到情感分析，一鍵切換超靈活 3?? 長距離依賴殺手：自注意力機制無視序列長度，輕松捕捉跨段落語義關(guān)聯(lián)，告別“健忘癥” ? 使用...