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【原文作者】 聊与AI
【作者简介】 专为科技爱好者打造。我们分享AI前沿动态,解读技术趋势,探讨未来可能性。这里有丰富的AI应用案例,实用的技能提升指南,还有与AI相关的趣味测试。让我们一起走进AI的世界,探索未来智能生活的无限可能。
【微 信 号】 Liaoyu_AI
文章摘要
【关 键 词】 自然语言、NLP、Transformer、机器翻译、问答系统
本文主要介绍了自然语言处理(NLP)领域的重要技术——Transformer。Transformer自2017年提出以来,迅速改变了NLP的发展轨迹,具有并行计算能力和捕捉长距离依赖关系的核心优势。Transformer由Encoder和Decoder两部分组成,每部分均可堆叠多层。关键技术包括Self-Attention、Multi-Head Attention、Feed-Forward Neural Network和Positional Encoding。Transformer的工作流程包括输入处理、Encoder处理、Decoder处理和输出生成。Transformer架构推动了NLP领域的快速发展,尤其在机器翻译、文本生成、问答系统等方面取得了显著成果。
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【原文字数】 674
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