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《基于 Transformer 的模型（BERT、GPT）深度解析》
Transformer架构最早由Vaswani等人在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出。与传统的循环神经网络（RNN）和长短期记忆（LSTM）网络不同，Transformer完全摒弃了序列化的计算方式，采用了全局自注意力机制（Self-Attention）来处理序列数据。自注意力机制（Self-Attention）：计算每个词与其它所有词之间的关系。前馈神经网络（Feed-Forward Network）：对每个位置的表示进行非线性变换。
——来自博客 https://blog.csdn.net/sjdgehi/article/details/146413652
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