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第四节大模型的重要基建:Transformer一、S$eq2Seq模型在正式介绍Transformer之前，我们先了解一种更简单的模型一一Seq2Sedq(Sequence-to-Sequence，序列到序列)模型。Seq2Seq模型最早在2014年提出，主要是为了解决机器翻译的问题。Seq2Seq模型的结构包括一个编码器和一个解码器，编码右会先对输入的序列进行处，然后将处理后的结果发送给解码器，转化成我们想要的同量输出。举例来说，如果使用Seq2Seq模型将中文翻译成英文，其过程就是输入一个中文句子，编码成包含一系列

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数值的癌量发送给解码器，再用解码右将同量转化成对应的英文句子，翻译也就完成了。除了翻译外，许多自然语言处理的问题都可以使用Seq2Seq模型〈虽然使用效果未必最佳)，下面是一些实例。“聊天问答:输入一个问题序列，输出一个回答序列。“内容续写:输入一个段落序列，输出后续内容的段落序列。“摘要/标题生成:输入一个文章序列，输出一个摘要/标题序列。.文本转语音:输入一个文本序列，输出一个语音序列。当然，除了自然语言处理领域，一些如图像、字幕等计算机视觉领域也有Seq2Seq模型的应用，这里就不再展开讲述了。二、注意力机制人工

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智能领域的注意力机制一开始主要用于图像标注领域，后续被引入到目然语言处理领域，主要是为了解决机器翻译的问题。虽然S$eq2Seq模型可以实现将一种语言翻译为只一种语言，但随着句子长度的增加，翻译的性能将急剧恶化，这主要是因为很难用固定长度的辐量去概括长句子里的所有细节，实现这一点需要足够大的深度神经网络和漫长的训练时间。为了解决这一问题，学者们引入了注意力机||||央。在了解注意力栅(图2-12)。请看一幅画作《圣母与圣吉凡尼诺》入全二一站注:这幅画由佛罗伦萨画家多米尼哥。基兰达约创作于15世纪，现藏于佛罗伦萨维琪

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