Transformer 架构详解 🧠

Transformer 是一种基于自注意力机制（Self-Attention）的深度学习模型架构，自 2017 年被提出以来，已成为自然语言处理（NLP）领域的核心技术。其核心优势在于并行计算能力和对长距离依赖关系的高效处理，广泛应用于机器翻译、文本生成等场景。

核心组成部分

  1. 自注意力机制
    通过计算词与词之间的相关性，捕捉上下文信息。

    Attention_Mechanism

  2. 位置编码（Positional Encoding）
    为模型提供序列位置信息，弥补 Transformer 缺乏传统 RNN 的顺序感。

    Positional_Encoding

  3. 多头注意力（Multi-Head Attention）
    通过多个注意力头并行提取不同子空间的信息，增强模型表达能力。

    Multi_Header_Attention

  4. 前馈神经网络（Feed-Forward Network）
    每个位置独立进行非线性变换，提升模型的复杂度和灵活性。

应用场景

  • 机器翻译：如 Google 的 Transformer 模型
  • 文本生成：如 GPT 系列模型
  • 图像处理：如 Vision Transformer（ViT）

扩展阅读

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