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Transformer模型可以替代当前的递归模型，消减对输入输出的顺序依赖。Transformer 模型作为完全基于注意力机制的新神经网络架构，在技术特征上主要体现为可以并行、速度更快。过往要训练一个深度学习模型，必须使用大规模的标记好的数据集合来训练，这些数据集合需要人工标注，成本极高。在 Transformer 下，通过 Mask 机制，遮挡已有文章中的句段，让 AI 去填空，从而使很多现成的文章、网页等信息就成为天然的标注数据集，成本节省极为明显；同时，RNN 的顺序计算、单一流水线的问题在 Transformer 的并行机制下也能得到有效解决。Transformer 问世后，迅速取代循环神经网络 RNN 的系列变种，可以满足市面上几乎所有的自然语言处理的需求，成为主流的模型架构基础。openAI、谷歌、百度等都是基于 Transformer 模型进行大模型研发和应用。
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