Transformer的诞生和崛起

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智能问答与文本生成：Transformer模型的超能力 ©作者 | wy 来源 | 神州问学 一、引言 NLP（自然语言处理）作为人工智能领域的一个重要分支，致力于使计算机能够理解和处理人类语言。随着互联网的发展和信息时代的到来，NLP的应用场景日益广泛，从机器翻译、智能问答到情感分析等，都离不开NLP技术的支持。然而，传统的NLP方法在处理复杂语言现象时存在诸多局限性，如无法准确理解语义、无法捕捉长距离依赖等。 Transformer模型的出现，为NLP领域带来了革命性的变革。它摒弃了传统的循环神经网络（RNN）架构，转而采用自注意力机制，使得模型在处理长序列时能够更有效地捕捉依赖关系。 自2017年诞生以来，Transformer模型迅速崛起，成为NLP领域的主流模型之一。基于Transformer架构的BERT、GPT等模型在各项NLP任务上取得了显著的性能提升，推动了NLP技 ………………………………