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您现在的位置：网校头条 > 托福 > transformers什么意思_transformers发音_transformers用法_hear怎么记 Transformers是一个英语词汇，通常用于描述机器学习中的一种模型，即Transformer模型。这种模型是由OpenAI等公司开发的深度学习模型，主要用于自然语言处理任务，如文本分类、文本生成、情感分析等。Transformer模型的特点是使用了自注意力机制（self-attention mechanism），能够自动地关注输入序列中的每个元素，从而更好地捕捉序列数据中的依赖关系。因此，Transformers通常被用于处理长文本数据，如自然语言文本，并取得了很好的效果。
1. transformers learning：transformer机器学习，指使用transformer模型进行机器学习任务的一种方法。
4. encoder-decoder architecture：transformer模型通常与解码器（decoder）一起使用，形成编码器-解码器（encoder-decoder）架构，用于序列生成任务。
5. attention mechanism：自注意力机制是transformer模型的核心组成部分之一，它允许模型关注输入序列中的不同部分并对其进行调整，以获得最优的输出表示。
6. pre-trained transformer model：许多预训练的transformer模型已被广泛使用，如BERT、GPT系列等，这些模型已被证明在各种自然语言处理任务中表现优异。
7. finetuning transformer model：将预训练的transformer模型调整到特定任务上，通常需要将模型的某些部分进行调整或使用特定数据集进行微调。
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