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Transformer 是一种深度学习模型架构，由 Google 在 2017 年的论文《Attention is All You Need》中首次提出。它彻底改变了自然语言处理（NLP）领域，并成为现代大型语言模型（如 GPT、BERT 等）的基础架构。Transformer 的核心思想是完全基于自注意力机制（Self-Attention），摒弃了传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）。以下是关于 Transformer 的介绍：1. Transformer 的核心组件(1) 自注意力机制（Self-Attention）作用：捕捉输入序列中每个词与其他词之间的关系。原理：通过计...

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