前言
最初的 Transformer 模型是为机器翻译任务设计的,它在整体上遵循了 编码器‑解码器 (Encoder‑Decoder) 架构。编码器负责 理解 源句子,解码器负责 生成 目标句子,两者通过注意力机制紧密协作,实现了高度并行的序列建模。
我们知道,在深度学习中,神经网络模型只能处理数值张量,所以在处理文本时,不能直接将原始文本作为输入,我们需要一种将文本表示为数值张量的方法,而这转换的过程,就是文本向量化。
在最近开发过程中,遇到了一个让人疑惑的问题,现有一个 Controller ,有且只有一个私有方法:
1 | @RestController |