Transformer模型是什么

Transformer模型是一种基于自注意力机制（self-attention mechanism）的神经网络模型，由Google在2017年提出。它在自然语言处理领域中表现出色，尤其是在机器翻译任务中取得了很好的效果。相比于传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），Transformer模型可以并行计算，加速了训练过程，同时也避免了RNN中的梯度消失问题。Transformer模型的核心是自注意力机制，它可以在不同位置之间建立关联，从而更好地捕捉长距离依赖关系。Transformer模型的应用范围不仅限于自然语言处理，还可以应用于图像处理、语音识别等领域。