第16章 Transformer架构在自然语言处理任务中的持续优化与应用

处理复杂的语言结构和语义表示时存在诸多局限性。

Transformer

架构的出现彻底改变了这一局面。它基于注意力机制，能够有效地捕捉长序列中的依赖关系，在各种自然语言处理任务中取得了显着的性能提升。然而，随着应用场景的不断拓展和对性能要求的日益提高，对

Transformer

架构的持续优化和创新应用成为了研究的热点。

二、Transformer

架构概述

（一）基本原理

Transformer

架构摒弃了传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），采用了多头自注意力机制来计算输入序列中各个位置之间的关系权重。通过这种方式，能够并行处理整个序列，大大提高了计算效率。

（二）架构组成

Transformer

架构主要由编码器和解码器组成。编码器负责对输入序列进行特征提取和表示学习，解码器则根据编码器的输出和之前生成的部分结果生成目标序列。

三、Transformer

架构的持续优化

（一）模型压缩

随着

Transformer

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