自然语言处理 (NLP) 中的 Transformer 是人工智能 (AI) 的一种，致力于让计算机更好地理解和处理自然语言。它们是当前人工智能发展浪潮的重要组成部分，并且越来越多地用于机器翻译、文本摘要或文本分类等应用。
变压器的概念来自于它们的结构方式：作为“转换”块，可以以多种方式排列以适应不同的任务。每个转换块包含一个输入令牌和一个输出令牌。输入是一个词向量，表示词的一组属性，例如词性和含义。输出是给定上下文中给定单词出现的概率的预测。
Transformer 最突出的例子是 Google 的 BERT（Transformers 双向编码器表示）。 BERT 是预训练递归神经网络 (RNN) 的模型，使它们能够处理两个方向的信号。其他流行的 Transformer 包括 GPT-2、UnifiedQA 和 XLNet。
在 NLP 中使用 Transformer 有很多优点。首先，它们可以处理和解释来自两个方向的信号，从而获得更准确的结果。其次，它们正在迅速成为需要大型数据集和更复杂信息的 NLP 任务的标准。第三，它们可以增强对语言的复杂理解，例如更准确地对搜索结果进行排名以及理解上下文和口语。
Transformer 正迅速成为 NLP 和 AI 开发不可或缺的工具，并逐渐进入广泛的应用领域。随着更多的研究的进行和更好的算法的开发，它们的受欢迎程度和实用性很可能只会继续上升。
