变压器

变形器是一种神经网络架构，它给人工智能领域带来了革命性的变化，尤其是在自然语言处理（NLP）领域，在计算机视觉领域的应用也越来越广泛。与递归神经网络（RNN）等以前的架构相比，这种架构通过使用一种称为自我注意的机制，能更有效地处理文本等序列数据。这使得模型在处理输入序列时能够权衡不同部分的重要性，从而显著提高许多任务的性能。

相关性和影响

变形金刚的崛起主要归功于其克服早期序列模型局限性的能力。由于梯度消失等问题，传统的 RNN 在处理长序列时举步维艰，难以捕捉数据中的长距离依赖关系。变压器具有注意力机制，可以并行处理输入序列的所有部分，从而大大加快了训练和推理速度。这种并行处理能力和注意力的有效性使变形金刚成为各领域最先进模型的支柱。从支持高级NLP任务到增强计算机视觉模型，它们都发挥了巨大的作用。

人工智能和 ML 的应用

变压器用途广泛，可应用于各种人工智能和 ML 任务。下面是几个具体的例子：

• 自然语言处理：最突出的应用之一是GPT-3和GPT-4 等语言模型，用于文本生成、翻译和理解。这些模型利用 Transformer 架构理解上下文的能力，生成连贯且与上下文相关的文本。例如，它们可用于聊天机器人和文本摘要工具。

• 物体检测和图像分割：变形金刚最初在 NLP 领域占据主导地位，但在计算机视觉领域的应用也越来越广泛。像 RT-DETR和YOLO-NAS 等模型都采用了变换器架构来改进 物体检测和图像分割任务。Ultralytics YOLO 本身也在不断发展和探索基于变形器的未来模型骨架。

关键概念和相关术语

了解变形金刚需要掌握一些相关概念：

• 自我关注：这是 Transformers 的核心机制，可让模型在处理输入信息的各个部分时，权衡不同部分的重要性。它能让模型专注于相关信息，从而在需要理解上下文的任务中提高性能。

• 编码器-解码器结构：许多变压器模型都采用编码器-解码器结构。编码器处理输入序列，解码器生成输出序列，两者之间的注意机制促进了信息流动。

• BERT（来自变换器的双向编码器表示）：一种流行的基于变换器的模型，主要用于理解文本上下文。BERT 和类似模型是许多现代 NLP 应用程序的基础，可在以下平台上使用 Hugging Face.

• 视觉转换器（ViT）：它调整了 Transformer 架构，使其适用于图像处理任务，有效地将自我关注应用于图像片段而非单词。ViT 在图像分类和其他视觉任务中表现出色，证明了 Transformer 在 NLP 之外的多功能性。

变形金刚已成为现代人工智能的基石，在理解和生成复杂数据方面不断突破极限。随着模型的发展，了解变形金刚架构及其基本原理对于人工智能和机器学习领域的从业人员来说仍然至关重要。