深入探究架构并利用从RNN到Transformer的NLP模型构建实际应用

本系列文章

1. LLM大模型架构专栏|| 从NLP基础谈起
2.LLM大模型架构专栏|| 自然语言处理（NLP）之建模
3. LLM大模型架构之词嵌入（Part1）
4. LLM大模型架构之词嵌入（Part2）
5. LLM大模型架构之词嵌入(Part3)
6. LLM架构从基础到精通之循环神经网络（RNN）
7. LLM架构从基础到精通之LSTM
8. LLM架构从基础到精通之门控循环单元（GRUs）
9. 20000字的注意力机制讲解，全网最全
10. 深入探究编码器 - 解码器架构：从RNN到Transformer的自然语言处理模型
11. 2w8000字深度解析从RNN到Transformer：构建NLP应用的架构演进之路
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1. 引言

2017年，谷歌研究团队发表了一篇名为《Attention Is All You Need》的论文，提出了Transformer架构，这在机器学习领域，尤其是深度学习和自然语言处理领域，是一次范式转变。

Transformer凭借其并行处理能力，使得模型更加高效且可扩展，在大规模数据集上进行训练也变得更加容易。它在多个自然语言处理任务中表现出色，比如情感分析和文本生成任务。

这篇论文中提出的架构为后续的模型，如GPT和BERT奠定了基础。除了自然语言处理领域，Transformer架构还应用于其他领域，如音频处理和计算机视觉。你可以在笔记本《音频数据：音乐流派分类》中看到Transformer在音频分类中的应用。

尽管借助