Isolation transformer

Transformer模型（直译为“变换器”）是一种采用注意力机制的深度学习模型，这一机制可以按输入数据各部分重要性的不同而分配不同的权重。该模型主要用于自然语言处理（NLP）与计算机视觉（CV）领域。 与循环神经网络（RNN）一样，Transformer模型旨在处理自然语言等顺序输入数据，可应用于

amplifier）也是依類似的原理運作。變壓器一般會用來改變交流電壓的大小，而匜數比1:1的隔離變壓器（英语：isolation transformer）則用在安全相關的應用上。 若二個電氣系統有共同的地點，這二個電氣系統之間就沒有電氣隔離。共同地點一般來說不會（也不應該）連接到

Transformer模型中的标记一样对待。 在图像生成领域，著名的的Transformer架构包括：DALL-E、Parti、Phenaki和Muse。其中，DALL-E 不是扩散模型（这与后来别的图像生成模型不同），而是使用一个仅包含解码器的Transformer

變壓器（英語：transformer），粤语亦称「火牛」，是應用法拉第電磁感應定律變換（升高或降低）交流电压，但不改变电源频率的电能转换器。 變壓器主要構件包含兩組或以上的線圈（初级线圈、次级线圈）和铁芯，用途是升降交流電的電壓、改變阻抗及分隔電路。電路符號常用T當作編號的開頭。例：T01、T201等。

一个Transformer块包含了四层线性映射。GPT-3模型拥有96个这样的Transformer块（在Transformer领域的文献中，通常将一个Transformer块称作一个“Transformer层”）。因此，该模型包含了大约400层的映射层，包括Transformer