Transformer 模型是自然语言处理领域的一项重大突破，它彻底改变了序列模型的设计。本教程将带您了解 Transformer 模型的基本原理和实现方法。

基本概念

  • 自注意力机制（Self-Attention）：允许模型在处理序列时，关注序列中任意位置的输入。
  • 前馈神经网络（Feed-Forward Neural Networks）：在自注意力层之后，对每个位置的输出进行前馈神经网络处理。
  • 位置编码（Positional Encoding）：由于 Transformer 模型没有循环结构，需要引入位置编码来表示序列的位置信息。

实现步骤

  1. 定义模型结构：使用 PyTorch 或 TensorFlow 等深度学习框架定义 Transformer 模型的结构。
  2. 位置编码：根据序列长度和模型维度，生成位置编码向量。
  3. 自注意力层：计算序列中每个位置与其他位置的注意力权重，并加权求和得到新的表示。
  4. 前馈神经网络：对自注意力层的输出进行前馈神经网络处理。
  5. 层归一化和残差连接：对每一层输出进行层归一化，并添加残差连接以防止梯度消失。

示例代码

# 这里可以插入一段 Transformer 模型的示例代码

扩展阅读

如果您想深入了解 Transformer 模型，可以参考以下资源：

Transformer 模型结构图