Transformer 模型作为自然语言处理领域的重要模型，其代码结构和实现细节对于理解和应用该模型至关重要。以下是对 Transformer 代码的一些分析。
1. 模型结构
Transformer 模型主要由编码器和解码器两部分组成。编码器将输入序列转换为隐藏状态，解码器则根据隐藏状态生成输出序列。
1.1 编码器
编码器使用多个相同的层堆叠而成，每一层包含两个子层：多头自注意力机制和前馈神经网络。
- 多头自注意力机制：允许模型在不同的位置和上下文中关注输入序列的不同部分。
- 前馈神经网络：对每个位置进行点 wise 的线性变换和激活函数。
1.2 解码器
解码器与编码器类似，但在解码时使用了一个额外的自注意力层，用于自注意力，并使用一个编码器-解码器注意力层来关注编码器的输出。
2. 代码分析
在 Transformer 的代码实现中，以下是一些关键点：
- 注意力机制：实现多头自注意力机制，通过矩阵乘法计算注意力权重。
- 前馈神经网络：使用 ReLU 激活函数，并通过层归一化加速训练。
- 层归一化：在每一层输入之前进行归一化，提高模型训练的稳定性。
Transformer Architecture
3. 扩展阅读
更多关于 Transformer 的实现细节，可以参考以下链接：