本文深入探討了Transformers在自然語言處理領(lǐng)域的重要性，分析了其相較于傳統(tǒng)模型（如RNN和LSTM）的優(yōu)勢，同時探討了Transformers與狀態(tài)空間模型（SSMs）的關(guān)系及其潛在應(yīng)用。通過對自注意力機制和編碼器-解碼器架構(gòu)的解析，讀者將了解到如何利用Transformers實現(xiàn)更高效的...