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transformer的細節到底是怎么樣的?Transformer 連環18問!

transformer的細節到底是怎么樣的?Transformer 連環18問!

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原標題:transformer的細節到底是怎么樣的?Transformer 連環18問!
關鍵字:報告,知識產權,人工智能,特征,方式
文章來源:人工智能學家
內容字數:0字

內容摘要:


來源:
https://www.zhihu.com/question/362131975/answer/3058958207
作者:愛問問題的王宸@知乎(已授權)
編輯:極市平臺
為什么想通過十八個問題的方式總結Transformer?
有兩點原因:
第一,Transformer是既MLP、RNN、CNN之后的第四大特征提取器,也被稱為第四大基礎模型;最近爆火的chatGPT,其最底層原理也是Transformer,Transformer的重要性可見一斑。
第二,希望通過問問題這種方式,更好的幫助大家理解Transformer的內容和原理。
1.2017年深度學習領域的重大突破是什么?Transformer。有兩方面的原因:
1.1 一方面,Transformer是深度學習領域既MLP、RNN、CNN之后的第4大特征提取器(也被稱為基礎模型)。什么是特征提取器?大腦是人與外部世界(圖像、文字、語音等)交互的方式;特征提取器是計算機為了模仿大腦,與外部世界(圖像、文字、語音等)交互的方式,如圖1所示。舉例而言:Imagenet數據集中包含1000類圖像,人們已經根據自己的經驗把這一百萬張


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