Transformer是一种基于自注意力机制（Self-Attention）的深度学习架构，自2017年提出以来已成为自然语言处理（NLP）领域的核心技术。其核心思想是通过并行处理代替传统RNN的序列依赖，显著提升训练效率与模型性能。
核心优势 ✅
- 并行计算：相比RNN的序列依赖，Transformer可直接处理整句话，加速训练
- 长距离依赖：自注意力机制使模型能捕捉句子中任意位置的关联
- 可扩展性：通过堆叠多层编码器/解码器实现复杂特征提取
- 多任务适配：可扩展用于机器翻译、文本生成、图像处理等场景
架构详解 📜
编码器（Encoder）
- 多头注意力（Multi-Head Attention）：并行计算不同位置的关联性
- 前馈神经网络（FFN）：对每个位置独立处理
- 位置编码（Positional Encoding）：为序列添加位置信息
解码器（Decoder）
- 自注意力机制：屏蔽序列中未出现的部分
- 编码器-解码器注意力：关联输入与输出
- 掩码机制：确保输出仅依赖于已知输入
应用场景 🚀
- 机器翻译：如 /community/machine_learning/papers/attention_mechanism 所述的翻译任务
- 文本生成：如GPT系列模型基于Transformer的变体
- 图像识别：ViT（Vision Transformer）将Transformer应用于视觉领域
- 语音处理：Transformer被扩展用于语音识别与生成