GPTDAOCN-e/acc on Nostr: 揭秘Transformer模型的核心奥秘！ ...

揭秘Transformer模型的核心奥秘！

这张图简化展示了Transformer模型的结构和工作流程：

1. Tokenizer（分词器）：将文本分解为更小的单元（tokens），并转换为数值表示，以便后续处理。

2. Embedding（嵌入层）：将分词后的tokens转换为向量，捕捉每个词的语义和上下文信息。

3. Positional Encoding（位置编码）：为每个向量添加位置信息，以确保模型理解词语在句子中的相对位置。

4. Self Attention（自注意力机制）：
- 在Encoder和Decoder中都应用。
- 计算句子中每个词对其他词的关注程度，理解其关系和上下文。

5. Output（输出层）：处理后的数据被转化为适合任务需求的输出，例如分类或文本生成。

通过这些步骤，Transformer模型能够有效捕捉和理解复杂的语言模式，实现高效的自然语言处理。