自然语言处理基础：Transformer 指南

Transformer 是自然语言处理（NLP）领域革命性的模型架构，凭借其并行计算能力和自注意力机制（Self-Attention），在机器翻译、文本生成、问答系统等任务中表现出色。以下为关键知识点解析👇

1. 核心组件

• 编码器（Encoder）

  由多层自注意力机制和前馈神经网络构成，负责将输入序列转换为统一的向量表示。

• 解码器（Decoder）

  同样包含自注意力层和交叉注意力层，通过关注已生成内容和输入序列实现上下文理解。

• 自注意力机制

  让模型动态计算词与词之间的相关性，解决传统RNN的长距离依赖问题。

• 位置编码（Positional Encoding）

  通过正弦/余弦函数为序列添加位置信息，弥补Transformer对序列顺序的天然缺失。

2. 应用场景

• 💬 机器翻译：如 英文教程 展示的案例
• 📝 文本生成：基于Transformer的GPT系列模型
• 🧠 问答系统：结合编码器-解码器结构实现上下文问答
• 📊 情感分析：通过自注意力捕捉关键情感词汇

3. 扩展学习

想要深入了解Transformer的数学原理？可参考 Transformer 深度解析 文章，包含完整公式推导与代码示例。

📌 注意：Transformer 的成功离不开大规模数据和算力支持，实际应用中需结合具体需求进行调优！