概述

Transformer 是一种革命性的序列建模架构，广泛应用于自然语言处理（NLP）领域。其核心优势在于通过自注意力机制（Self-Attention）并行处理序列数据，显著提升训练效率。以下是使用 TensorFlow 实现 Transformer 的关键步骤：

  1. 基础概念

    • 自注意力机制（Self-Attention）
    • 前馈神经网络（Feed-Forward Network）
    • 位置编码（Positional Encoding）
    • 多头注意力（Multi-Head Attention）

  2. 实现流程

    • 定义模型结构：包括编码器（Encoder）和解码器（Decoder）
    • 添加位置编码以保留序列顺序信息
    • 使用掩码处理防止信息泄露
    • 实现训练循环与优化器配置

  3. 应用场景

    • 机器翻译（如中英互译）
    • 文本生成与摘要
    • 情感分析与问答系统

📚 扩展阅读

想深入了解序列到序列模型？可参考：
序列到序列教程

🎨 图片展示

transformer_model_structure
*图1：Transformer 模型结构示意图*
tensorflow_code_example
*图2：TensorFlow 代码实现片段*
nlp_application
*图3：NLP 领域应用案例*