Transformer架构的核心机制是什么()A. 循环神经网络B. 隐藏层C. 自注意力机制D. 线性回归

Transformer架构的核心机制是自注意力机制。自注意力机制允许模型在处理序列数据时，能够关注到序列中不同位置的信息，从而更好地捕捉序列内部的依赖关系。这使得Transformer在处理长序列数据时，比传统的循环神经网络（RNN）更有效率和效果。