transformer模型用来做什么(TransformersAR)

Transformer神经网络架构的技术原理

原理详解的白话内容是：

transformer的结构总体封起来就是一个大盒子，这个大盒子分成两个功能块，一部分叫做encoder，另一部分叫做decoder。

其实encoder功能块就是抽取特征的，抽取出来的特征就交给解码功能块decoder，decoder块用encoder抽取到的特征去做你要做的任务，类比到常见的机器学习任务，也是这么回事，先做特征，然后由特征去做分类、回归等任务

从整体来看，transformer是个大盒子，一层层拆下去，看看这里面都有些什么功能

GPT有什么用

它通过大规模的预训练来学习语言的统计规律和语义表示，然后可以用于各种自然语言处理任务，如文本生成、机器翻译、问答系统等。GPT的主要用途是生成自然语言文本，GPT（GenerativePre-trainedTransformer）是一种基于Transformer模型的自然语言处理技术。它通过大规模的预训练来学习语言模型，它可以根据输入的上下文和任务要求生成符合语法和语义规则的文本。例如，在聊天机器人中，然后可以用于各种自然语言处理任务。

GPT的主要用途包括：

1.GPT可以根据用户的提问生成回答；文本生成：在文本摘要任务中，GPT可以生成连贯、有逻辑的文本，可以用于自动写作、对话生成、GPT可以根据一篇文章生成该文章的摘要。总之，故事创作等应用。

机器翻译：GPT在自然语言处理领域具有广泛的应用价值。

等值变压器模型是以什么样的等值电路来表示变压器的有哪些特点又是如何推导的

等值变压器模型用π型等值电路来表示。

1、等值参数与变比有关，无实际物理意义。

2、模型中YT不是变压器励磁支路导纳。

3、变压器参数一般应归算到低压侧，因低压侧只有一个分接头，归算到低压侧的变压器参数不随变压器变比的改变而变化。

4、变压器采用Π型等值模型，线路参数不需要归算，等值电路中各节点电压为实际电压。

5、考虑励磁支路时，通常接在远离理想变压器一侧。

6、适合计算机计算，不用进行电压等级归算。

Transformer的运行机制

Transformer是一种深度学习模型，用于机器翻译和自然语言处理。它的运作原理是使用向量表示来捕捉词语之间的关系以及文本的上下文，并利用注意力机制来提取重要信息。

transformer模型是谁发明的

Transformer是Google团队在17年6月提出的NLP经典之作，由AshishVaswani等人在2017年发表的论文AttentionIsAllYouNeed中提出。

gpt模型结构详解

GPT模型是一个基于Transformer的预训练语言模型，用于自然语言处理任务。该模型的结构分为多层Transformer编码器组成，其中每一层由多头自注意力机制和前馈神经网络组成。GPT模型通过大规模语料的预训练来学习语言的结构和规律，使它对各种自然语言处理任务有较好的通用性和泛化能力。在预训练阶段中，GPT模型通过掩码语言模型来学习预测下一个单词出现的概率，并在下游任务中进行微调。GPT模型的结构和预训练方法在自然语言生成、机器翻译、阅读理解等多个任务上取得了不俗的表现，被广泛应用于自然语言处理领域。