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Transformer 是一种基于自注意力机制的深度学习模型，最初应用于自然语言处理领域，并在近年来扩展到其他领域，如计算机视觉。Transformer 模型的核心是自注意力机制，它允许模型在处理序列数据时关注序列中不同位置的信息，从而捕捉长距离依赖关系。

Transformer 模型通常由编码器和解码器两部分组成。编码器负责将输入序列转换为隐藏表示，而解码器则根据隐藏表示生成输出序列。自注意力机

制应用于编码器和解码

器的每一层，允许模型在不同时

间步之间学习关系。石家庄人才网小编了解到，与传统的循环神经网络 (RNN) 相比，Transformer 模型能够并行处理序列数据，因此训练速度更快，并且能够处理更长的序列。

Transformer 模型在自然语言处理领域取得了巨大成功，例如机器翻译、文本摘要和问答系统等任务。近年来，Transformer 模型也被应用于计算机视觉领域，例如图像分类、目标检测和图像生成等任务。石家庄人才网小编认为，随着研究的深入，Transformer 模型有望在更多领域取得突破性进展。

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