主要观点总结
本文主要介绍了Transformer的原理和其应用，包括其背景、特点、技术细节以及效果等。
关键观点总结
关键观点1: Transformer是深度学习领域的一个重要的特征提取器，被称为第四大基础模型。
介绍了Transformer的背景和重要性。
关键观点2: Transformer的主要技术特点是使用了自注意力机制（Self-attention）来处理序列数据。
详细解释了自注意力机制的工作原理和优势。
关键观点3: Transformer包括Encoder和Decoder两部分，分别用于特征提取和生成式任务。
介绍了Encoder和Decoder的作用和区别。
关键观点4: Transformer的训练需要大量的数据和计算资源，但其效果在许多任务上都表现优秀。
讨论了Transformer的训练难度和效果。
关键观点5: Transformer的应用领域广泛，包括机器翻译、语音识别、自然语言生成等。
列举了Transformer的一些主要应用领域。
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来源： https://www.zhihu.com/question/362131975/answer/3058958207 作者：爱问问题的王宸@知乎（已授权） 编辑：极市平台 为什么想通过十八个问题的方式总结Transformer？ 有两点原因： 第一，Transformer是既MLP、RNN、CNN之后的第四大特征提取器，也被称为第四大基础模型；最近爆火的chatGPT，其最底层原理也是Transformer，Transformer的重要性可见一斑。 第二，希望通过问问题这种方式，更好的帮助大家理解Transformer的内容和原理。 1.2017年深度学习领域的重大突破是什么？ Transformer。有两方面的原因： 1.1 一方面，Transformer是深度学习领域既MLP、RNN、CNN之后的第4大特征提取器（也被称为基础模型）。什么是特征提取器？大脑是人与外部世界（图像、文字、语音等）交互的方式；特征提取器是计算机为了模仿大脑，与外部世界（图像、文字、语音等）交互的方式，如图1所
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