Transformer 是自然语言处理领域革命性的模型架构,通过自注意力机制(Self-Attention)和前馈网络实现高效序列建模。以下是其核心原理图解:

1. 整体结构

Transformer 由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)组成,二者均包含多头自注意力(Multi-Head Attention)和前馈层(Feed-Forward Layer)。

Transformer结构图

2. 自注意力机制

  • 输入序列:通过位置编码(Positional Encoding)处理原始文本
  • 查询/键/值对:计算每个词元与其他词元的相关性
  • 多头注意力:并行提取不同子空间的语义信息 🔄
Self-Attention机制

3. 前馈网络

每个位置独立通过两个全连接层进行非线性变换,实现局部特征提取。

前馈网络

4. 应用场景

5. 扩展学习

若需深入理解数学公式,可参考 Transformer 数学推导 部分。

📌 注意:Transformer 的核心创新在于摒弃传统 RNN 的序列依赖,通过并行计算大幅提升训练效率。