Transformer 模型是近年来在自然语言处理领域取得重大突破的模型之一。本文将为您解析 Transformer 模型的核心代码，帮助您更好地理解其工作原理。

核心组件

  1. 编码器（Encoder）

    • 多头注意力（Multi-Head Attention）: 通过多个注意力头，模型可以捕捉到输入序列中的不同关系。
    • 前馈神经网络（Feed-Forward Neural Network）: 对每个位置进行非线性变换。
    • 残差连接和层归一化（Residual Connection and Layer Normalization）: 提高模型训练的稳定性。

  2. 解码器（Decoder）

    • 自注意力（Self-Attention）: 解码器中的每个位置都通过自注意力机制与其他位置进行交互。
    • 编码器-解码器注意力（Encoder-Decoder Attention）: 解码器中的每个位置都通过编码器-解码器注意力机制与编码器的输出进行交互。
    • 其他组件与编码器类似。

代码示例

以下是一个简单的 Transformer 模型代码示例：

# 代码示例省略，请参考 [Transformer 模型代码详解](/ai_tutorials/transformer_code_explanation)

扩展阅读

Transformer 模型结构图