Transformer 模型是近年来在自然语言处理领域取得突破性进展的一种深度学习模型。它通过自注意力机制（Self-Attention Mechanism）实现了对输入序列的并行处理，相比传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），Transformer 在处理长序列时具有更好的性能。
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的每个位置时，都能够考虑到序列中所有其他位置的信息。这种机制使得模型能够捕捉到序列中的长距离依赖关系。
自注意力计算
自注意力计算分为三个步骤：
- Query, Key, Value 相互映射：将输入序列中的每个元素映射到 Query, Key, Value 三个向量。
- 计算注意力权重：根据 Query 和 Key 的相似度计算注意力权重。
- 加权求和：将 Value 向量与对应的注意力权重相乘，并求和得到输出向量。
Transformer 模型结构
Transformer 模型主要由编码器和解码器组成，它们都包含多个相同的层。
编码器
编码器由多头自注意力层、位置编码层和前馈神经网络组成。
- 多头自注意力层：通过自注意力机制对输入序列进行处理。
- 位置编码层：为序列中的每个元素添加位置信息，以便模型能够理解序列的顺序。
- 前馈神经网络：对每个元素进行非线性变换。
解码器
解码器由自注意力层、编码器-解码器注意力层、位置编码层和前馈神经网络组成。
- 自注意力层：对解码器输入进行处理。
- 编码器-解码器注意力层：允许解码器在生成每个输出时，考虑编码器的输出。
- 位置编码层：为解码器输入添加位置信息。
- 前馈神经网络：对每个元素进行非线性变换。
应用
Transformer 模型在多个自然语言处理任务中取得了优异的性能，例如：
- 机器翻译
- 文本摘要
- 问答系统
Transformer 模型结构图