Transformer到來之前，包括自動駕駛、自然語言在內(nèi)的整個人工智能領(lǐng)域都生活在一片“天下苦秦久矣”的環(huán)境中，算法模型制約著整個產(chǎn)業(yè)的進步。

Transformer以及BETR出來以后，便開始在NLP領(lǐng)域一統(tǒng)江湖。隨著這幾年的發(fā)展，在各種視覺基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上，Vision Transformer已經(jīng)逐步替代掉了以往的CNN結(jié)構(gòu)，并且整體架構(gòu)更加簡單。 自動駕駛技術(shù)在最近幾年的快速進展，正是得益于深度學(xué)習(xí)算法在自動駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用，特別是Transformer這一深度網(wǎng)絡(luò)模型，就像打通自動駕駛的“任督二脈”一樣，對于自動駕駛技術(shù)的成熟，在未來的3-5年當(dāng)中，將發(fā)揮著舉足輕重的作用。

近期，基于Transformer的多模態(tài)大模型以及AIGC生成方向等方向也成為了業(yè)界和學(xué)界的研究熱點。Transformer可以充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)的價值，而想要讓Transformer全力輸出，就需要海量數(shù)據(jù)的支持。

視覺Transformer的設(shè)計思想與之前的CNN一個手工設(shè)計上有很大的不同，理解上并不是很直觀，自學(xué)入門并不簡單。許多同學(xué)在剛學(xué)習(xí)的時候往往不知道如何下手，大多數(shù)人不清楚如何將Vision Transformer應(yīng)用到特定任務(wù)，例如，如何設(shè)計具體模型結(jié)構(gòu)來做感知任務(wù)，如何根據(jù)自己的業(yè)務(wù)需要選擇更合適的Transformer模型，如何把視覺大模型應(yīng)用到自己的業(yè)務(wù)或者研究任務(wù)上等等。

Transformer 模型是一種基于注意力機制（attention mechanism）的深度學(xué)習(xí)模型，用于自然語言處理任務(wù)，如機器翻譯。Transformer模型通過使用基于注意力機制的多頭機制（multi-head attention）和殘差網(wǎng)絡(luò)（residual network），能夠同時處理句子中兩個不同的短語，從而提高模型的精度和性能。

運用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，Transformer模型是一種用于處理自然語言理解（Natural Language Understanding，NLU）和機器翻譯（Machine Translation，MT）任務(wù)的模型。Transformer是谷歌在2017年提出的，使用編碼器和解碼器堆疊的深度注意力網(wǎng)絡(luò)（DAN），其本質(zhì)是關(guān)注句子中的不同單詞，或者句子中的不同語義短語，并計算出它們之間的關(guān)系來理解整個句子的意思。Transformer使用了注意力技術(shù)，將不同的單詞的相關(guān)性權(quán)重融入網(wǎng)路模型中，從而讓模型更加精準(zhǔn)地預(yù)測輸出。

WRITE-BUG研發(fā)團隊衷心希望【W(wǎng)RITE-BUG數(shù)字空間】可以給每位同學(xué)一個屬于自己的秘密空間，同時祝愿大家在“公開圈子”世界里，遇見志同道合的伙伴們，因為我們與大家一樣，都曾孤獨前行著。不忘初心，砥礪前行，這次，讓我們陪伴著同學(xué)一起前行！