本文介绍了序列到序列（Seq2Seq）模型的基本原理，并使用 Python 和 TensorFlow/Keras 实现了一个简单的英法翻译模型。
在学习Transformer这个模型前对seq2seq架构有个了解时很有必要的 先上图 输入和输出 首先理解模型时第一眼应该理解输入和输出最开始我就非常纠结 有一个Inputs，一个Outputs(shift right)和一个Output Probabilities，首先需要借助这三个输入/输出来
本文基于《生成式人工智能》一书阅读摘要。感兴趣的可以去看看原文。 可以说，Transformer已经成为深度学习和深度神经网络技术进步的最亮眼成果之一。Transformer能够催生出像ChatGPT这样的最新人工智能应用成果。 ## 序列到序列(seq2seq) Transformer能实现的核心
