一个有效的复杂系统总是从一个有效的简单系统演化而来的。——John Gall 在 Transformer 模型中，位置编码（Positional Encoding） 被用来表示输入序列中的单词位置。与隐式包含顺序信息的 RNN 和 CNN 不同，Transformer 的架构中没有内置处理序列顺序的机制，需要通过 ...

在 Transformer 模型中，位置编码（Positional Encoding） 被用来表示输入序列中的单词位置。与隐式包含顺序信息的 RNN 和 CNN 不同，Transformer 的架构中没有内置处理序列顺序的机制，需要通过位置编码显式地为模型提供序列中单词的位置信息，以更好地学习序列关系。

在过去的一年中，英特尔、Habana Labs和Hugging Face基于开源项目、集成开发者体验与科学研究，不断提升人工智能应用的效率并降低使用门槛，在创建和训练高质量Transformer模型上取得了重大进展。 Transformer模型为包括自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、语音 ...