。它可以将源语言转换成目标语言并实现各种自然语言处理任务，例如文本分类、文本生成、机器翻译和命名实体识别等。该技术最近在各种自然语言处理任务中表现出色，比传统的技术方法实现更高的准确性和更高的处理速度。

　　在电气工程中，transformer通常指的是一种用于改变交流电压的电气设备，它由许多线圈和铁芯组成。这些线圈互相绕成。交流电经过其中之一，使得磁场随之变化，这进而使得位于其他线圈上的电压也发生变化。因此，它将原始电压信号转换成了具有不同特性的电压信号。

　　人工智能Transformers采用的是深度神经网络的技术。该网络接受输入数据并根据输入数据进行“学习”。它可以自动发现数据中的模式，并能够利用这些模式推出新的规律和结果。人工智能Transformer可以理解自然语言，识别其中的语言构成和语法规则，并将这些规则应用于自己的工作中，进而产生类似人类的自然语言输出结果。

　　在机器翻译中，Transformer模型采用自注意力机制，输入句子中的每个单词都可以注意到输入句子中出现的其他单词。这个自注意力机制有效地捕获了句子中的语法和意义，使得模型能够充分理解输入内容并更好地进行翻译。

　　此外，自动语音识别、自动摘要和问答等领域也采用了Transformer模型。Transformer模型的成功在于其能够捕获上下文信息，同时避免了传统神经网络中长期依赖问题的出现。

　　总之，Transformer是一种在自然语言处理任务中表现出色的深度神经网络。它通过自注意力机制有效地捕获句子中的语法和意义，并能够更好地进行自然语言理解和生成。这个技术在机器翻译、文本分类、命名实体识别和文本生成等任务中都发挥了非常重要的作用。

　　压缩部署的前沿技术：RPTQ与PB-LLM /

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