🧠 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 研究团队在 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主流架构。
⭐ 核心特点
- 并行计算：相比 RNN/LSTM，Transformer 可并行处理序列，显著提升训练效率
- 全局依赖建模：通过自注意力机制捕捉序列中任意位置的关联
- 可扩展性强：适合处理长文本和复杂任务
🔍 论文关键内容解析
1. 自注意力机制
通过计算词与词之间的相关性权重，实现动态上下文建模
📌 公式：$ Attention(Q, K, V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V $
2. 多头注意力
使用多个注意力头并行处理不同子空间信息，提升模型表达能力
💡 优势：增强模型对不同特征的捕捉能力，避免单一注意力头的局限
3. 位置编码
为序列添加位置信息，解决纯自注意力缺乏顺序感知的问题
🌐 两种实现：绝对位置编码（Absolute Positional Encoding）和相对位置编码（Relative Positional Encoding）
📚 扩展阅读
想深入了解 Transformer 的实际应用？可以查看：
Transformer 实现教程
📌 附：论文信息
- 标题：Attention Is All You Need
- 作者：Ashish Vaswani 等
- 发表时间：2017 年
- 链接：论文原文