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第2章 Transformer模型
自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是人工智能领域的一个重要研究方向,旨在使计算机能够理解和处理人类语言。然而,传统的NLP方法在处理语言的复杂性和上下文依赖性方面存在一些局限性。为了克服这些局限性,一种名为Transformer的革命性模型由Vaswani等人在2017年发表的论文“Attention Is All You Need”中提出,并在NLP领域引起了广泛的关注和应用。传统的NLP方法主要依赖于循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)和卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN),这些方法在处理长距离依赖和上下文信息时存在一些困难。例如,在机器翻译任务中,当翻译一个词语时,传统NLP方法需要通过RNN或CNN逐步处理输入序列,并将先前的上下文信息传递给后续的处理单元。这种逐步处理的方式导致了计算效率低下和难以并行化的问题。Transformer模型的出现彻底改变了传统NLP方法的序列处理方式。它采用了自注意力机制,使模型能够同时关注输入序列中的所有位置,并捕捉到全局的上下文信息。自注意力机制允许模型根据输入序列的不同部分之间的关系动态地分配不同的注意力权重。通过引入多头注意力机制和基于位置的前馈神经网络,Transformer模型在处理自然语言任务时取得了显著的性能提升。