Transformer登上nature，被誉为大模型基石的它到底凭什么这么火？

文章预览

Transformer模型最初由Google的研究人员在2017年提出 ，它是一种基于自注意力机制的深度学习模型，用于处理序列数据。不仅彻底改变了NLP领域，还在CV领域做出了一些开创性的工作。与卷积神经网络（CNN）相比， 视觉 Transformer（ViT）依靠出色的建模能力 ，在 ImageNet、COCO 和 ADE20k 等多个基准上取得了非常优异的性能。 随着Transformer的成功，研究人员一直在探索如何进一步改进和扩展这一架构。 我们邀请到 人工智能PHD ，曾获某一区TOP期刊最佳论文奖Henry老师 ，为我们带来—— 荣登Nature！百变之王Transformer的进阶之路 ，深入详解Transformer最新工作进展及技术原理！ 扫码免费参与课程 领导师推荐100+篇transformer必读论文 原稿 部分transformer论文 展示 导师简介：Henry老师 -人工智能PHD -共发表20余篇SCI国际期刊和EI会议论文，包括一区期刊ISPRS Journal of Photogramme ………………………………