Transformer 是一种基于自注意力机制的深度学习模型，广泛应用于自然语言处理任务。以下是关键知识点：
核心概念 📚
自注意力机制（Self-Attention）
位置编码（Positional Encoding）
为序列添加位置信息，解决Transformer对序列顺序敏感的问题多头注意力（Multi-Head Attention）
并行计算多个注意力子空间，增强模型对不同特征的捕捉能力
实现步骤 ⚙️
- 构建嵌入层：将输入文本转换为向量表示
- 添加位置编码：在嵌入向量中注入序列位置信息
- 构建Transformer块：包含多头注意力和前馈网络
- 组合多个Transformer层：形成完整的模型架构
应用场景 🌟
- 机器翻译：如 英文翻译指南
- 文本生成：对话系统、故事创作等
- 情感分析：通过Transformer模型提取文本特征
- 问答系统：基于上下文理解的问答交互
扩展阅读 🔍
📌 提示：在实现过程中，注意调整学习率和优化器参数以获得最佳效果