Transformer 概述

Transformer 模型是自然语言处理领域的一个重要突破，自 2017 年提出以来，它在各种 NLP 任务中都取得了显著的成果。本教程将介绍 Transformer 模型的基本原理、架构和实现。

基本原理

Transformer 模型基于自注意力机制（Self-Attention Mechanism），它能够捕捉输入序列中不同位置之间的关系。与传统的循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）相比，Transformer 模型在处理长序列时具有更高的效率和更优的性能。

架构

Transformer 模型的基本架构包括以下部分：

输入嵌入（Input Embedding）：将输入序列转换为词向量。
多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）：捕捉序列中不同位置之间的关系。
前馈神经网络（Feed-Forward Neural Network）：对每个位置进行非线性变换。
层归一化（Layer Normalization）：对每一层进行归一化处理，提高模型稳定性。
残差连接（Residual Connection）：将输入与输出相加，减少梯度消失问题。

实现示例

以下是一个简单的 Transformer 模型实现示例：

import torch
import torch.nn as nn

class Transformer(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, d_model, nhead, num_layers):
        super(Transformer, self).__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, d_model)
        self.transformer = nn.Transformer(d_model, nhead, num_layers)
        self.fc = nn.Linear(d_model, vocab_size)

    def forward(self, src):
        src = self.embedding(src)
        output = self.transformer(src)
        output = self.fc(output)
        return output

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