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Transformer模型自从2017年被提出以来就以其优异的性能在自然语言处理(NLP)领域取得了巨大成功。它的设计哲学是完全基于自注意力机制Self-Attention Mechanism这使得模型能够在处理序列数据时更有效地捕捉长距离依赖关系。不同于此前的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)Transformer不依赖序列数据的迭代处理能够并行处理序列从而大幅提高了处理效率和模型性能。
Transformer架构
Transformer架构主要由编码器Encoder和解码器Decoder两部分组成。编码器负责处理输入序列解码器则基于编码器的输出及之前的解码器输出生成目标序列。两者均由多个相同的层堆叠而成每一层包含两个主要部分自注意力层和前馈神经网络。自注意力机制允许模型在序列的任意位置间直接进行交互和学习使得Transformer能够更好地理解文本。
代码示例
使用Hugging Face的transformers库来加载一个预训练的Transformer模型并对一个句子进行编码。
from transformers import BertTokenizer, BertModel# 初始化分词器和模型
tokenizer BertTokenizer.from_pretrained(bert-base-uncased)
model BertModel.from_pretrained(bert-base-uncased)# 准备输入
inputs tokenizer(Hello, world!, return_tensorspt)# 前向传播获取编码后的表示
with torch.no_grad():outputs model(**inputs)# 获取最后一层的隐藏状态
last_hidden_states outputs.last_hidden_state
print(last_hidden_states)
