什么是Transformer？
Transformer是一种基于自注意力机制（Self-Attention Mechanism）的序列建模架构，由Google Research团队于2017年提出。相比传统RNN/LSTM，它通过并行计算显著提升了效率，成为自然语言处理领域的核心技术。
核心组件
自注意力机制
- 允许模型在处理序列时关注到不同位置的相关信息
- 通过查询（Query）、键（Key）、值（Value）三者计算注意力权重
位置编码（Positional Encoding）
- 为序列添加位置信息，解决Transformer对序列顺序的敏感性
- 可学习的位置编码或正弦/余弦函数生成的位置编码
前馈神经网络（Feed Forward Network）
- 每个位置独立进行非线性变换
- 通常包含两个全连接层，中间使用ReLU激活函数
架构图解
编码器与解码器
- 编码器：由N个相同层堆叠而成，包含多头注意力和前馈网络
- 解码器：包含掩码多头注意力、编码器-解码器注意力和前馈网络
应用场景
- 机器翻译（如英文→中文）
- 文本摘要生成
- 情感分析与文本分类
- 代码生成与数学公式解析
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