Transformers

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Transformer是一种用于自然语言处理（NLP）和其他序列到序列（sequence-to-sequence）任务的深度学习模型架构，它在2017年由Vaswani等人首次提出。Transformer架构引入了自注意力机制（self-attention mechanism），这是一个关键的创新，使其在处理序列数据时表现出色。