Transformer 架构是近年来在自然语言处理领域取得重大突破的一种模型。它由 Google 的论文《Attention Is All You Need》提出，并在机器翻译、文本摘要、问答系统等领域得到了广泛应用。
什么是 Transformer？
Transformer 是一种基于自注意力机制的深度神经网络模型，它通过多头自注意力机制和前馈神经网络来处理序列数据。与传统的循环神经网络（RNN）相比，Transformer 模型在处理长序列时具有更好的性能和效率。
Transformer 架构
Transformer 架构主要由以下几个部分组成：
- 编码器（Encoder）：编码器负责将输入序列转换为固定长度的向量表示。
- 解码器（Decoder）：解码器负责将编码器输出的向量表示转换为输出序列。
- 注意力机制（Attention Mechanism）：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到序列中的不同部分。
- 位置编码（Positional Encoding）：由于 Transformer 模型没有循环结构，因此需要位置编码来表示序列中的位置信息。
注意力机制
注意力机制是 Transformer 模型的关键，它允许模型在处理序列数据时关注到序列中的不同部分。注意力机制可以分为以下几种：
- 自注意力（Self-Attention）：自注意力机制允许模型在编码器或解码器内部关注到序列中的不同部分。
- 编码器-解码器注意力（Encoder-Decoder Attention）：编码器-解码器注意力机制允许解码器在生成输出时关注到编码器输出的不同部分。
- 交叉注意力（Cross-Attention）：交叉注意力机制允许解码器在生成输出时关注到编码器输出的不同部分。
应用场景
Transformer 模型在以下场景中得到了广泛应用：
- 机器翻译：Transformer 模型在机器翻译任务中取得了显著的性能提升。
- 文本摘要：Transformer 模型可以用于生成摘要，提取文本中的关键信息。
- 问答系统：Transformer 模型可以用于构建问答系统，回答用户提出的问题。
扩展阅读
想要了解更多关于 Transformer 架构的信息，可以阅读以下文章：
Transformer 架构图解