32、深度学习中Transformer模型的应用与发展

深度学习中Transformer模型的应用与发展

1. 学习巩固建议

在深度学习领域，Transformer模型展现出强大的能力，能处理广泛任务并取得优异成果。若想巩固所学的Transformer相关概念和技能，可参考以下建议：
- 参与Hugging Face社区活动 ：Hugging Face会举办短期活动，专注于改进生态系统中的库。这些活动是结识社区成员、体验开源软件开发的好机会。例如，曾有活动添加600多个数据集到Datasets，对300多个不同语言的ASR模型进行微调，以及在JAX/Flax中实现数百个项目。
- 构建自己的项目 ：通过构建项目解决感兴趣的问题，是检验机器学习知识的有效方式。可以重新实现Transformer相关论文，或者将Transformer应用到新领域。
- 为Transformers贡献模型 ：若想挑战更高级的任务，向Transformers贡献新发布的架构是深入了解库细节的好方法。在Transformers文档中有详细指南帮助你入门。
- 撰写技术博客 ：将所学知识分享给他人，是检验自身知识掌握程度的有力方式。有很多工具可帮助你开始技术博客写作，推荐使用fastpages，因为它能轻松使用Jupyter笔记本完成所有操作。

2. 相关技术概念与模型

2.1 注意力机制

注意力机制是Transformer模型的核心，有多种类型：
| 注意力类型 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 因果