Transformer 模型详解 📚

Transformer 是一种基于自注意力机制（Self-Attention）的深度学习模型，由 Google 在 2017 年提出，广泛应用于自然语言处理（NLP）任务。其核心优势在于并行计算能力与对长距离依赖关系的建模效果，彻底改变了传统 RNN 和 CNN 的序列处理方式。

核心结构 🧩

• 编码器（Encoder）：由多层堆叠的自注意力机制和前馈神经网络组成，负责将输入序列编码为注意力表示
• 解码器（Decoder）：包含自注意力机制、编码器-解码器注意力机制和前馈网络，用于生成输出序列
• 位置编码（Positional Encoding）：为序列添加位置信息，使模型理解词序

技术亮点 🔦

• 自注意力机制：通过计算词与词之间的相关性，捕捉全局依赖关系
• 多头注意力（Multi-Head Attention）：并行计算多个注意力子空间，提升模型表达能力
• 残差连接与层规范化：缓解梯度消失问题，加速训练过程

应用场景 🌍

• 机器翻译（如 Google 翻译）
• 文本生成（如 ChatGLM）
• 文本摘要（如 BERT）

扩展学习 📚

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