什么是Transformer？

Transformer是一种基于自注意力机制（Self-Attention Mechanism）的深度学习模型，由Google团队于2017年提出。它彻底改变了自然语言处理（NLP）领域，成为处理序列数据的核心工具。

Transformer架构

核心原理

  1. 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
    • 使用Query、Key、Value向量进行信息交互
    • 📌 公式：Attention(Q,K,V) = softmax(QK^T / √d) V

  2. 位置编码

    • 为序列添加位置信息，解决传统RNN的顺序问题
    • 可以是固定sin/cos编码或可学习的嵌入向量

  3. 多头注意力

    • 并行计算多个注意力头，增强模型对不同特征的捕捉能力
    • 🧩 每个头关注不同的子空间，最终拼接输出

实战应用

  • 文本翻译：如Google Translate的底层技术
  • 问答系统：通过上下文理解生成精准答案
  • 文本生成：如Chatbot和文章摘要工具
  • 📚 扩展阅读：/NLP教程/模型训练与优化

为什么选择Transformer？

  • 并行计算优势：相比RNN/LSTM，训练速度提升数倍
  • 处理长距离依赖：通过自注意力机制更高效
  • 🌍 通用性：可扩展至图像、时间序列等多模态任务

开始学习

  1. 先掌握线性代数基础：/Math教程/线性代数入门
  2. 理解序列模型的局限性：/NLP教程/传统序列模型
  3. 实践代码示例：GitHub仓库
自注意力机制
自然语言生成

可以通过Transformer原理图解深入了解模型结构