超级会员免费看
大规模语言模型从理论到实践 Transformer结构
作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming
1. 背景介绍
1.1 问题的由来
自深度学习兴起以来，自然语言处理（NLP）领域取得了显著的进展。然而，传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）在处理长文本序列时，往往存在梯度消失、梯度爆炸、难以并行化等问题。为了解决这些问题，Google的研究人员于2017年提出了Transformer模型，这是一种基于自注意力机制的深度神经网络架构，为NLP领域带来了革命性的变化。
1.2 研究现状
Transformer模型自从提出以来，已经广泛应用于各种NLP任务，如机器翻译、文本摘要、问答系统、文本生成等。基于Transformer的预训练语言模型，如BERT、GPT-3等，在多项NLP基准测试中取得了优异的成绩，成为当前NLP领域的主流技术。
1.3 研究意义
Transformer模型的提出，不仅推动了NLP领域的发展，也为其他领域，如计算机视觉、语音识别等，提供了新的思路。
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
