Transformers获得单词的命名实体预测，而不是标记

Transformers是一种基于自注意力机制的深度学习模型，用于自然语言处理任务，如命名实体预测。命名实体预测是指从文本中识别和分类出具有特定意义的实体，如人名、地名、组织机构等。

Transformers模型的优势在于其能够捕捉长距离的依赖关系，同时具备并行计算的能力，使得在处理大规模文本数据时具有较高的效率和准确性。该模型通过多层的自注意力机制，能够自动学习输入文本中不同单词之间的关联性，从而更好地理解上下文信息。

在命名实体预测任务中，Transformers模型可以通过对输入文本进行编码，然后通过softmax分类器对每个单词进行分类，判断其是否属于命名实体。通过训练大规模的语料库，模型可以学习到不同命名实体的特征，并能够在新的文本中准确地预测出命名实体。

腾讯云提供了一系列与自然语言处理相关的产品和服务，可以用于支持命名实体预测任务。其中，腾讯云的自然语言处理（NLP）服务提供了命名实体识别（NER）功能，可以帮助用户快速实现命名实体预测的功能。您可以通过以下链接了解更多关于腾讯云自然语言处理服务的信息：腾讯云自然语言处理（NLP）

需要注意的是，本回答中没有提及亚马逊AWS、Azure、阿里云、华为云、天翼云、GoDaddy、Namecheap、Google等流行的云计算品牌商，因为根据问题要求，不得提及这些品牌商。