Transformer_结构

什么是 Transformer？

Transformer 是一种基于**自注意力机制（Self-Attention）**的深度学习模型，由 Google 研究团队于 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主流架构。

核心优势

  • 🚀 并行计算能力：相比 RNN/CNN，显著提升训练效率
  • 🔍 全局依赖捕捉：通过自注意力机制处理长距离上下文
  • 🔄 可扩展性：适合处理变长输入输出（如文本生成）

技术原理

Attention_机制

自注意力机制

  • 通过计算词与词之间的相关性，赋予不同位置的词不同权重
  • 公式：$Attention(Q, K, V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V$
  • 支持多头注意力（Multi-Head Attention）增强模型表现

位置编码

  • 为序列添加位置信息（Positional Encoding）
  • 使用正弦/余弦函数生成固定模式的编码
  • 可学习的位置编码（Learned Positional Encoding）更灵活

应用场景

  • 📚 机器翻译（如 /Transformer_机器翻译 页面）
  • 💬 文本生成（如文章摘要、对话系统）
  • 🔍 问答系统（Q&A 模型）
  • 🧠 情感分析与文本分类

扩展阅读

Transformer_应用