Transformer 模型是近年来在自然语言处理领域取得重大突破的一种深度学习模型。它基于自注意力机制，能够捕捉序列中的长距离依赖关系，因此在机器翻译、文本摘要、问答系统等领域表现出色。

自注意力机制

Transformer 模型的核心是自注意力机制，它允许模型在处理序列数据时，能够考虑到序列中所有元素的信息。这种机制使得 Transformer 模型在处理长序列时，性能优于传统的循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）。

自注意力机制的优势

  • 并行计算：自注意力机制允许并行计算，大大提高了模型的训练速度。
  • 长距离依赖：能够捕捉序列中的长距离依赖关系，使得模型在处理长序列时表现更佳。

Transformer 模型结构

Transformer 模型由编码器和解码器两部分组成，它们都包含多个相同的层。每层由多头自注意力机制、前馈神经网络和层归一化组成。

编码器

编码器负责将输入序列转换为向量表示。它通过自注意力机制和前馈神经网络，捕捉序列中的信息。

解码器

解码器负责将编码器的输出转换为输出序列。它同样使用自注意力机制和前馈神经网络，并引入了编码器-解码器注意力机制，使得解码器能够关注编码器的输出。

应用场景

Transformer 模型在多个自然语言处理任务中取得了显著的成果，以下是一些典型的应用场景：

  • 机器翻译：将一种语言的文本翻译成另一种语言。
  • 文本摘要：从长文本中提取关键信息，生成摘要。
  • 问答系统：根据用户的问题，从知识库中检索答案。

Transformer 模型结构图

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