转换器是一种神经网络架构，主要用于处理顺序数据，特别是在自然语言处理 (NLP) 中。与传统的rnn或lstm不同，转换器使用自我注意机制来并行处理整个数据序列，而不是逐步处理。
这种自我注意机制允许模型权衡句子中不同单词的重要性，而不管它们的位置如何。Transformers对于语言翻译、文本生成和情感分析等任务非常有效。
像BERT、GPT和T5这样的Transformer模型通过提供高度可并行化、可扩展的架构，在各种基于语言的任务中提供最先进的性能，从而彻底改变了NLP。
什么是生成对抗网络（GAN）？
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大数据如何处理可扩展性？
大数据主要通过分布式计算和存储系统来处理可扩展性。当数据集的规模超过单台机器的容量时，大数据框架允许将数据分散到多台机器或节点上。这种分布使得水平扩展成为可能，这意味着随着数据量的增加，可以向系统中添加额外的机器来分担负载。例如，像 Apa
本体在知识图谱中扮演什么角色？
图查询语言是一种专门的编程语言，旨在与图数据库进行交互，使用户能够检索，操作和分析以图格式结构化的数据。与使用表存储数据的传统关系数据库不同，图数据库将数据表示为节点 (实体) 和边 (关系)，这允许更复杂的连接和更容易的关系数据表示。图形
swarm intelligence 能否支持分布式 AI？
“是的，群体智能可以通过使多个智能体有效协作并基于集体行为做出决策来支持分布式人工智能。群体智能的灵感来自于社会生物的自然行为，如蚂蚁、蜜蜂或鸟群。在分布式人工智能的背景下，这一概念允许个体组件或智能体在没有中央权威的情况下进行沟通和协作。