Transformer 是一种在自然语言处理领域非常有效的模型，它通过自注意力机制实现了序列到序列的映射。本节将介绍如何通过可视化来理解 Transformer 的结构和工作原理。
结构
Transformer 由以下部分组成：
- 编码器：将输入序列转换为一系列隐藏状态。
- 解码器：将隐藏状态转换为输出序列。
编码器
编码器由多个相同的层组成，每层包含：
- 多头自注意力机制：允许模型关注输入序列的不同部分。
- 前馈神经网络：对每个隐藏状态进行非线性变换。
解码器
解码器与编码器类似，但每层还包含一个编码器-解码器注意力机制，允许解码器在生成输出时参考编码器的输出。
可视化
为了更好地理解 Transformer，我们可以通过可视化来观察其工作过程。以下是一个简单的可视化示例：
- 输入序列：
[w1, w2, w3, ..., wn] - 隐藏状态：
[h1, h2, h3, ..., hn] - 输出序列：
[y1, y2, y3, ..., yn]
自注意力机制
自注意力机制允许模型在生成每个输出时，关注输入序列的不同部分。以下是一个简单的自注意力机制的可视化：
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| w1 | ----> | h1 | ----> | y1 |
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| w2 | ----> | h2 | ----> | y2 |
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| w3 | ----> | h3 | ----> | y3 |
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+----+ +----+ +----+
| wn | ----> | hn | ----> | yn |
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编码器-解码器注意力机制
编码器-解码器注意力机制允许解码器在生成输出时参考编码器的输出。以下是一个简单的编码器-解码器注意力机制的可视化：
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| w1 | ----> | h1 | ----> | y1 |
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+----+ +----+ +----+
| w2 | ----> | h2 | ----> | y2 |
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| w3 | ----> | h3 | ----> | y3 |
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| wn | ----> | hn | ----> | yn |
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| y1 | ----> | h1' | ----> | y2 |
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| y2 | ----> | h2' | ----> | y3 |
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| y3 | ----> | h3' | ----> | yn |
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总结
通过可视化，我们可以更好地理解 Transformer 的结构和工作原理。如果您想了解更多关于 Transformer 的内容，请访问我们的Transformer 深入学习页面。
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