Transformer 原理详解 📚

Transformer 是一种基于自注意力机制（Self-Attention）的深度学习模型，由 Google 在 2017 年提出，彻底改变了自然语言处理领域。以下是其核心原理：

1. 自注意力机制 🔍

• 多头注意力（Multi-Head Attention）：通过多个并行的注意力头捕捉不同位置的依赖关系
• 掩码机制：处理序列时屏蔽无效信息（如解码器中的未来词预测）
• 计算公式：

  Attention(Q, K, V) = softmax((QK^T)/√d_k) V
  

  

2. 位置编码 🗺️

• 为序列添加位置信息，使模型理解词序
• 使用正弦/余弦函数生成固定位置编码（Sine/Cosine Positional Encoding）
• 或通过可学习的嵌入向量（Learnable Embedding）

3. 模型结构 🏗️

• 编码器-解码器架构：包含多层编码器和解码器
• 前馈网络（FFN）：每个编码器/解码器块中的非线性变换层
• 残差连接：缓解梯度消失问题，提升训练效率

4. 优势 ✅

• 并行计算能力：相比 RNN/LSTM，训练速度提升 10-100 倍
• 长距离依赖处理：通过自注意力机制有效捕捉全局信息
• 可扩展性：适合大规模数据训练（如 BERT、GPT 等模型）

如需进一步了解 Transformer 的实现细节，可访问 Transformer_实现 页面。
📖 扩展阅读：Transformer 官方论文