本章详细探讨了Transformer模型在自然语言处理中的基础应用，结合BERT与GPT的架构原理，解析了双向编码与单向生成的不同特点。同时，介绍了自注意力机制的计算流程、位置编码的设计方法，以及与传统RNN在计算复杂度上的对比。在迁移学习部分，通过冻结层、分层学习率和动态调整等策略，实现了预训练模型的高效微调，使其适应不同任务需求。最后的综合案例展示了在实际中文情感分析任务中的完整流程，从预处理到微调优化，验证了迁移学习的强大适应性。 7WhAQfmvSsdHBAKzGDI8b2R7thqE6yT/SFc/rM7mQx6+BJ5E2TVVXApldpJMQuQ0
