自然语言处理——Transformer模型架构
自然语言处理TransformerTransformer的优势相比LSTM和GRU模型,Transformer有两个显著的优势:Transformer能够利用分布式GPU进行并行训练,提高模型训练效率在分析预测更长文本时,捕捉间隔较长的语义关联效果更好认识Transformer架构Transformer模型的作用:基于seq2seq架构的Transformer模型可以完成NLP领域研究的典型任务,如机器翻译、文本生成等。同时又可以构建预训练语言模型,用于不同任务的迁移学习在接下