Transformer架构详解

Transformer是一种基于自注意力机制的深度学习模型，它彻底改变了自然语言处理领域。下面，我们将详细探讨Transformer的架构和工作原理。

1. 模型结构

Transformer模型主要由以下几个部分组成：

• 编码器（Encoder）：将输入序列转换为上下文丰富的表示。
• 解码器（Decoder）：基于编码器的输出生成输出序列。
• 注意力机制（Attention Mechanism）：允许模型关注输入序列的不同部分，以生成更准确的输出。

2. 注意力机制

注意力机制是Transformer的核心，它允许模型在生成每个输出时关注输入序列的不同部分。以下是自注意力（Self-Attention）和交叉注意力（Cross-Attention）的简要说明：

• 自注意力：模型在编码器内部使用，用于关注输入序列的不同部分。
• 交叉注意力：模型在解码器内部使用，用于关注编码器的输出。

3. 编码器和解码器

编码器和解码器由多个相同的层堆叠而成，每个层包含以下组件：

• 多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）：通过多个注意力头并行处理信息，增加模型的表示能力。
• 前馈神经网络（Feed-Forward Neural Network）：对注意力机制的输出进行进一步处理。
• 残差连接（Residual Connection）：允许信息直接传递到下一层，减少梯度消失问题。
• 层归一化（Layer Normalization）：稳定训练过程。

4. 应用

Transformer架构在多种自然语言处理任务中取得了显著的成果，包括：

• 机器翻译：如Google的Neural Machine Translation。
• 文本摘要：如BERT模型。
• 问答系统：如Google的BERT-based Question Answering。

5. 扩展阅读

想要了解更多关于Transformer的信息？请阅读以下文章：

• 《Attention Is All You Need》论文

Transformer架构图