Transformer 模型是一種深度學習架構，它在 2017 年由 Google 團隊提出，徹底革新了自然語言處理 (NLP) 領域，並逐漸擴展到電腦視覺等其他領域。

它的核心特點是完全基於注意力機制 (Attention Mechanism)，尤其是自注意力機制 (Self-Attention)，而拋棄了傳統的循環神經網路 (RNN) 或卷積神經網路 (CNN) 結構來處理序列資料。

Transformer 模型的主要特點：

1. 自注意力機制 (Self-Attention)：

   • 這是 Transformer 的靈魂。它允許模型在處理序列中的一個元素（例如句子中的一個單詞）時，同時權衡序列中所有其他元素的重要性，以捕捉它們之間的關係和上下文資訊。

   • 舉例來說，在翻譯一個句子時，模型會判斷句子中哪些詞對於理解當前詞語的意義最重要。

2. 多頭注意力機制 (Multi-Head Attention)：

   • 模型不是只做一次注意力計算，而是同時進行多次並行的注意力計算（稱為「頭」），每個頭專注於不同的子空間或關係類型。這使得模型能夠獲得更豐富的資訊。

3. 編碼器-解碼器 (Encoder-Decoder) 架構：

   • 經典的 Transformer 模型由堆疊的編碼器 (Encoder) 和解碼器 (Decoder) 組成。

   • 編碼器：負責將輸入序列（如原始語言句子）轉換成一個高維的上下文表示。

   • 解碼器：根據編碼器的輸出和已經生成的序列，逐步生成輸出序列（如翻譯後的句子）。

4. 位置編碼 (Positional Encoding)：

   • 由於 Transformer 模型的設計允許平行處理所有輸入元素，它本身不具備處理順序的能力。

   • 因此，需要加入位置編碼來告訴模型每個元素在序列中的絕對或相對位置資訊。

5. 平行計算 (Parallelization)：

   • 與 RNN 必須按順序處理序列不同，Transformer 可以同時處理整個序列，這大大提高了訓練速度和效率。

Transformer 的影響與應用：

Transformer 架構的提出是人工智慧領域的一個里程碑，它成為了許多當前領先的 AI 模型（如 BERT、GPT 系列、T5 等）的基礎架構，被稱為「基礎模型」。

• 自然語言處理 (NLP)：機器翻譯、文本生成、情感分析、問答系統、文本摘要等。

• 其他領域：如電腦視覺（例如 Vision Transformer, ViT）、語音識別等。

簡而言之，Transformer 模型是一種基於自注意力機制、可以高效且平行處理序列資料的強大神經網路架構。

Google Teachable Machine 是一個由 Google 開發的無程式碼（No-Code）機器學習平台，旨在讓任何人都能輕鬆快速地訓練自己的機器學習模型，而無需具備深厚的程式編寫或數學背景。

它透過直覺的網頁介面，將複雜的機器學習過程簡化為三個簡單的步驟，非常適合教育、創意專案及 AI 入門學習。

核心功能與模型類型：

Teachable Machine 支援訓練三種主要的分類模型：

影像模型 (Image Project)：

用於訓練模型來識別不同的圖片或視覺特徵，例如：

辨識不同的手勢（剪刀、石頭、布）。

辨識不同的物體（香蕉、蘋果、空罐子）。

辨識不同的表情或人臉。

資料來源：上傳圖片檔案或使用網路攝影機（Webcam）即時拍攝。

音訊模型 (Audio Project)：

用於訓練模型來識別不同的聲音特徵，例如：

辨識不同的聲響（拍手聲、口哨聲、背景噪音）。

辨識簡單的語音指令。

資料來源：使用麥克風錄製聲音樣本。

姿勢模型 (Pose Project)：

用於訓練模型來識別不同的身體姿勢或動作。

資料來源：上傳圖片或使用網路攝影機擺出姿勢進行錄製。

基本使用流程（三步驟）：

無論訓練哪種類型的模型，基本流程都非常簡單：

收集資料 (Gather)：

為您想要分類的每個類別（Class）收集足夠的訓練樣本（圖片、聲音或姿勢）。

例如，如果要辨識「貓」和「狗」，就要建立「貓」和「狗」兩個類別，並各自收集數十張照片。

訓練模型 (Train)：

點擊「訓練模型」按鈕。系統會使用您提供的資料，在瀏覽器中（通常基於 TensorFlow.js）自動進行模型訓練。

訓練完成後，您可以立即在網頁上看到模型的預測結果。

匯出模型 (Export)：

將訓練好的模型匯出，以便在其他專案中使用。

可以選擇下載模型檔案（如 TensorFlow Lite 或標準 TensorFlow 格式），或取得一個可分享的雲端連結，應用於網站、App、Arduino 或 micro:bit 等創客專案中。

應用價值：

教育：是初學者和學生學習機器學習原理的最佳入門工具。

創客專案：可快速為互動藝術裝置、智慧家庭或機器人專案加入 AI 辨識功能。

快速原型開發：讓設計師或開發者能快速建立和測試 AI 概念原型。