一、自然语言处理(NLP)
文本生成:聊天机器人、代码自动补全
机器翻译:Google Translate、DeepL
问答系统:智能客服、知识库问答
二、计算机视觉(CV)
图像分类:替代 CNN 的高效分类模型
目标检测:自动驾驶、医学影像分析
三、语音与音频处理
语音识别(ASR):Conformer(CNN + Transformer)
语音合成(TTS):VITS(基于 Transformer 的端到端模型)
四、多模态任务
图文跨模态理解:CLIP(对比学习 + Transformer)
视频理解:TimeSformer(视频帧时空注意力)
Transformer凭借其强大的序列建模能力和可扩展性,已成为 AI 领域的核心架构之一。从NLP到CV,再到跨模态任务,Transformer持续推动技术进步。理解其原理是掌握现代深度学习的关键。