Transformer 学习指南🧠

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 研究院于 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核心工具。

核心概念📚

• 自注意力机制
  ⚙️ 允许模型在处理序列时关注不同位置的信息，解决传统 RNN 的长距离依赖问题

  

• 位置编码
  🌐 通过 sinusoidal 函数为序列添加位置信息，使模型理解词序

  

• 多头注意力
  🧩 使用多个注意力头并行处理信息，增强模型的表达能力

  

学习资源🔗

• Transformer 基础知识：了解模型架构与数学原理
• 实战教程：从零构建 Transformer 模型
• 论文原文：深入阅读原始论文

推荐学习路径📘

1. 掌握线性代数与概率论基础
2. 学习 PyTorch/TensorFlow 框架
3. 研读《Attention Is All You Need》论文
4. 实践代码实现与调优技巧
5. 探索 Vision Transformer 等扩展应用