变压器

Transformer 模型已成为人工智能领域的基石，尤其是在自然语言处理（NLP）以及最近的计算机视觉任务中。Transformer 架构于 2017 年由 Vaswani 等人在论文《注意力就是你所需要的一切》中首次提出，它利用自我注意力机制从根本上改变了机器处理和理解语言的方式。

了解变压器

与递归神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）等以前的模型相比，变换器旨在以更大的灵活性处理连续数据。与顺序处理数据的 RNN 不同，Transformers 允许更高的并行化，从而大大缩短了训练时间，提高了在大型数据集上的性能。

Transformer 模型的核心是自我关注机制。这使得该模型能够权衡句子中不同单词的重要性，提供上下文感知的语言理解和生成。有关自我注意的更多信息，请参阅自我注意词汇表页面。

主要组成部分

1. 编码器-解码器结构：转换器采用编码器-解码器结构，其中编码器处理输入文本，解码器生成输出。编码器和解码器各由多层组成，其中包含一个自我注意机制和一个前馈神经网络。

2. 位置编码由于变换器本身并不理解序列的顺序，因此在输入嵌入中添加了位置编码，以帮助编码单词在序列中的位置。

3. 注意力机制：转换器的核心是注意力机制，它为输入序列的每个部分分配不同的重要程度，使其能够在生成输出时专注于相关部分。

实际应用

自然语言处理

变形金刚推动了 NLP 领域的重大进展。基于 Transformer 架构的模型（如GPT-3和 BERT）在文本生成、情感分析和机器翻译等任务中树立了新的标杆。这些模型通过在细微层面上理解上下文，比其前辈更好地处理任务。

• BERT通过其双向注意机制，可完成需要同时理解单词左右上下文的任务。

计算机视觉

变形器最初是为 NLP 设计的，但现在越来越多地应用于计算机视觉任务。像 ViT（Vision Transformer）这样的模型利用变换器在图像分类、分割等方面取得了最先进的成果。深入了解变形金刚在视觉模型中的作用，了解它们对计算机视觉的影响。

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与相关模型的区别

• RNN 和 LSTM：与 RNN 和 LSTM 不同，Transformers 可以并行处理序列，从而加快训练速度，提高捕捉长距离依赖关系的效率。

• CNNsCNN 传统上用于处理图像数据，而 Transformer 则能捕捉数据中的上下文关系，不受空间层次结构的限制，因此证明非常有效。

进一步探索

通过阅读论文 "Attention is All You Need "和相关文献，探索变形金刚在人工智能中的潜力。有关这些架构演变的更多信息，请考虑了解Transformer-XL和 Longformer 等模型变体，它们解决了原始 Transformer 设计中的序列限制问题。

变形金刚将继续推动人工智能领域的创新，其应用范围将从 NLP 扩展到医疗保健、金融等领域。请随时关注Ultralytics' 博客，了解变形金刚技术的最新趋势和进展。