2-1、Transformer 和 BERT 有什么关系？_bert和transformer的关系

Transformer 和 BERT 之间的关系在于 BERT 是建立在 Transformer 架构之上的一种模型。具体地：

1. Transformer 是一种深度学习架构，它专门为处理序列数据而设计，如自然语言处理任务中的文本数据。Transformer 模型的关键创新包括自注意力机制（Self-Attention）和多头注意力（Multi-Head Attention），这些技术允许模型同时处理整个输入序列的信息，并捕捉序列中各个位置之间的复杂关系。

2. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 是一个预训练语言表示模型，由 Google AI 在 2018 年提出。BERT 使用了 Transformer 架构中的编码器部分（Encoder）。它是首个实现大规模双向（全上下文）训练的模型，这意味着模型在生成每个词的表示时都考虑了整个输入序列的上下文信息。

总结 Transformer 与 BERT 的关系：

        Transformer 提供了 BERT 的基础架构，BERT 是 Transformer 编码器的一个具体应用。