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transformer
架构在自然语言处理任务中的持续优化与创新应用
摘要：自然语言处理（nlp）在当今的信息技术领域中占据着至关重要的地位。transformer
架构作为一项具有里程碑意义的技术，为
nlp
带来了革命性的变化。本文详细探讨了
transformer
架构在自然语言处理任务中的持续优化策略，包括模型压缩、预训练技术改进等方面，并深入分析了其在机器翻译、文本生成、问答系统等多个
nlp
任务中的创新应用。通过对相关研究的综合分析，展望了
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架构未来的发展趋势和潜在的研究方向。
关键词：transformer
架构；自然语言处理；优化；创新应用
一、引言
自然语言处理旨在使计算机能够理解和生成人类语言，这是一项极具挑战性但又具有广泛应用前景的任务。在过去的几十年里，传统的自然语言处理方法基于规则和统计模型，但这些方法在处理复杂的语言结构和语义表示时存在诸多局限性。
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架构的出现彻底改变了这一局面。它基于注意力机制，能够有效地捕捉长序列中的依赖关系，在各种自然语言处理任务中取得了显着的性能提升。然而，随着应用场景的不断拓展和对性能要求的日益提高，对
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架构的持续优化和创新应用成为了研究的热点。
二、transformer
架构概述
（一）基本原理
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