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| 問題 | 解答 |
| 你能解釋一下Transformer架構(gòu)及其在大型語言模型中的作用嗎？ | Transformer架構(gòu)是一種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，于2017年由Vaswani等人在他們的論文“Attention is All You Need”中首次提出。自那以后，它已成為大型語言模型（如BERT和GPT）最常用的架構(gòu)。 Transformer架構(gòu)使用注意機制來解析輸入序列，例如句子或段落，專門用于自然語言處理（NLP）應用。與傳統(tǒng)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）不同，Transformer采用自注意力技術(shù)，使其能夠同時關(guān)注輸入序列的多個部分。 在大型語言模型中，Transformer架構(gòu)用于創(chuàng)建輸入文本的深層表示，然后可以用于各種NLP任務，如文本分類、命名實體識別和文本生成。這些模型在大量文本數(shù)據(jù)上進行了預訓練，使它們能夠?qū)W習數(shù)據(jù)中的模式和關(guān)系，然后可以進行特定的NLP任務的微調(diào)。 總的來說，Transformer架構(gòu)通過提供強大而靈活的架構(gòu)，徹底改變了NLP領(lǐng)域，特別適用于處理大量文本數(shù)據(jù)。在大型語言模型中的使用已經(jīng)在各種NLP任務的性能上實現(xiàn)了顯著的改進，并使從業(yè) |