Transformer 模型是自然语言处理领域的一种革命性模型，它基于自注意力机制（Self-Attention Mechanism）进行序列到序列的映射。下面将详细介绍 Transformer 模型的原理。

自注意力机制

自注意力机制是 Transformer 模型的核心，它允许模型在处理序列数据时，能够同时关注序列中的所有元素。

自注意力计算

自注意力计算公式如下：

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

其中，Q、K、V 分别代表查询（Query）、键（Key）和值（Value）矩阵，d_k 表示键的维度。

注意力权重

注意力权重表示模型对序列中每个元素的关注程度，计算公式如下：

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

注意力权重决定了模型在计算输出时，对每个元素赋予的权重。

编码器-解码器结构

Transformer 模型采用编码器-解码器结构，编码器用于提取输入序列的特征，解码器用于生成输出序列。

编码器

编码器由多个相同的编码层堆叠而成，每个编码层包含两个子层：自注意力层和前馈神经网络层。

  • 自注意力层：计算序列中每个元素与其他元素之间的注意力权重，并利用这些权重来计算每个元素的表示。
  • 前馈神经网络层：对每个元素的表示进行非线性变换，以提取更丰富的特征。

解码器

解码器与编码器类似，也由多个相同的解码层堆叠而成。解码器在每个时间步都使用一个注意力机制，称为编码器-解码器注意力（Encoder-Decoder Attention），以获取编码器输出的上下文信息。

应用

Transformer 模型在自然语言处理领域有着广泛的应用，如机器翻译、文本摘要、问答系统等。

更多关于 Transformer 模型的应用

Transformer 模型结构图