Transformer 是自然语言处理领域划时代的模型架构，其自注意力机制（Self-Attention）彻底改变了序列建模方式。以下是关键知识点概览：
📌 核心概念
- 自注意力机制：通过计算词与词之间的相关性，捕捉全局依赖关系
- 位置编码：为序列添加位置信息，解决Transformer对序列顺序不敏感的问题
- 多头注意力：并行计算多个注意力子空间，提升模型表达能力
- 残差连接与归一化：增强模型深度，加速训练过程
🧪 实践场景
| 应用领域 | 典型任务 | 示例 |
|---|---|---|
| 机器翻译 | 英文→中文文本转换 | 查看演示 |
| 文本生成 | 问答系统、对话模型 | 实践案例 |
| 图像处理 | 视觉Transformer(ViT) | 扩展阅读 |
| 时间序列 | 股票预测、天气建模 | 相关实验 |
🚀 学习路径推荐
- 入门：Transformer基础教程
- 进阶：PyTorch实现代码仓库
- 应用：NLP项目实战指南
- 扩展：对比其他模型架构
📌 提示：在实践中注意调整学习率和序列长度参数，这对模型性能有显著影响。建议从简单任务开始验证实现逻辑。