Transformer 模型是自然语言处理领域的一项重大突破，它通过自注意力机制（Self-Attention Mechanism）实现了对序列数据的建模，极大地提升了模型在多种 NLP 任务上的性能。

自注意力机制

自注意力机制是 Transformer 模型的核心，它允许模型在处理序列数据时，能够关注到序列中任意位置的信息。以下是自注意力机制的简要介绍：

  • 多头注意力（Multi-Head Attention）：将注意力机制分解为多个子任务，每个子任务关注序列的不同部分，最后将结果合并。
  • 前馈神经网络（Feed-Forward Neural Network）：在每个注意力层之后，添加一个前馈神经网络，对每个位置的特征进行非线性变换。

Transformer 模型结构

Transformer 模型通常包含以下结构：

  • 编码器（Encoder）：将输入序列编码为固定长度的向量。
  • 解码器（Decoder）：根据编码器的输出，生成目标序列。

应用场景

Transformer 模型在以下 NLP 任务中取得了显著成果：

  • 机器翻译：如 Google 的神经机器翻译系统。
  • 文本摘要：自动生成文本的摘要。
  • 问答系统：如 Google Assistant。
  • 文本分类：对文本进行分类，如情感分析。

扩展阅读

想要深入了解 Transformer 模型，可以阅读以下文章：

Transformer 模型结构图