Transformer 是一种基于自注意力机制的深度神经网络架构，最初用于处理序列数据。自从 2017 年由 Google 的 Vaswani 等人提出以来，它在自然语言处理（NLP）领域取得了巨大成功，并广泛应用于机器翻译、文本摘要、情感分析等多个任务。

自注意力机制

自注意力机制是 Transformer 的核心，它允许模型在处理序列数据时，能够自动地关注序列中不同位置的信息。这种机制使得 Transformer 能够捕捉到长距离依赖关系，从而提高模型的性能。

  • 自注意力（Self-Attention）: 模型会为序列中的每个元素生成一个权重，用于表示该元素在生成下一个元素时的贡献。
  • 多头注意力（Multi-Head Attention）: 将自注意力机制扩展到多个子空间，从而捕捉到更丰富的信息。

Transformer 架构

Transformer 的基本架构包括编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分。

  • 编码器: 将输入序列编码成固定长度的向量表示。
  • 解码器: 将编码器的输出解码成输出序列。

应用案例

Transformer 在 NLP 领域有着广泛的应用，以下是一些典型的案例：

  • 机器翻译: 如 Google 翻译、DeepL 翻译等。
  • 文本摘要: 自动生成文章的摘要。
  • 问答系统: 如 SQuAD、DrQA 等。

扩展阅读

想要了解更多关于 Transformer 的知识，可以阅读以下资源：

Transformer Architecture