Transformer 模型教程

Transformer 模型是自然语言处理领域的一项重要突破，它基于自注意力机制，广泛应用于机器翻译、文本摘要、问答系统等领域。本教程将带您入门 Transformer 模型，了解其原理和应用。

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数据时关注序列中不同位置的元素。以下是自注意力机制的简要说明：

• Q（Query）：查询向量，表示当前元素在序列中的重要性。
• K（Key）：键向量，用于比较其他元素的重要性。
• V（Value）：值向量，表示其他元素对当前元素的影响。

Transformer 模型结构

Transformer 模型主要由编码器和解码器组成，以下是它们的基本结构：

• 编码器：将输入序列编码为向量表示。
• 解码器：将编码后的向量解码为输出序列。

应用示例

Transformer 模型在多个领域都有广泛应用，以下是一些示例：

• 机器翻译：将一种语言的文本翻译成另一种语言。
• 文本摘要：自动生成文本的摘要。
• 问答系统：回答用户提出的问题。

扩展阅读

想了解更多关于 Transformer 模型的知识，可以阅读以下内容：

• 《深度学习》

Transformer 模型架构图

如果您对 Transformer 模型的其他方面感兴趣，欢迎访问我们的 深度学习教程 页面。