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分享Transformer 模型GitHub 已经10万🌟🌟星，真正的attention is all you need 🌟🌟
2017年，谷歌团队在论文「Attention Is All You Need」提出了创新模型，其应用与NLP领域架构Transformer模型。从模型发布至今，transformer模型风靡微软、谷歌、Meta等大型科技公司。且目前有模型大一统的趋势，现在transformer 模型不仅风靡整个NLP领域，且随着VIT SWIN等变体模型，成功把transformer 模型应用到计算机视觉任务。而目前最火的ChatGPT，也是基于Transformer开发的。
就在今天，Transformers库在GitHub上星标破10万大关！
Transformer 模型是一种用于自然语言处理的深度学习模型，它采用了注意力机制（attention mechanism）来处理输入序列，可以同时处理长序列信息，具有较好的并行性能，逐渐成为自然语言处理领域中的重要模型。
Transformer模型的核心是自注意力机制（self-attention mechanism），它可以将输入序列中的每个元素与其他元素进行交互，从而生成一个加权的表示。这个表示可以在后续的层中继续被利用，从而逐步生成更加丰富的语义表示。
Transformer模型主要由编码器（encoder）和解码器（decoder）两部分组成。编码器将输入序列转换为上下文向量（context vector），而解码器则基于上下文向量生成输出序列。
Transformer模型已经被广泛应用于机器翻译、文本分类、自然语言生成等任务中，并在很多领域都取得了优秀的结果。#动图详解Transformer
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