Transformer 是一种基于自注意力机制的深度神经网络模型，最初由 Vaswani 等人在 2017 年的论文《Attention is All You Need》中提出。它被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉等领域，并取得了显著的成果。

自注意力机制

Transformer 的核心是自注意力机制，它允许模型在处理序列数据时，能够关注到序列中任意位置的元素。这种机制使得模型能够捕捉到长距离依赖关系，从而提高模型的性能。

自注意力计算

自注意力计算主要包括以下几个步骤：

  1. Query, Key, Value 计算：对于序列中的每个元素，通过矩阵变换得到 Query、Key 和 Value 向量。
  2. Score 计算：计算每个 Query 与所有 Key 的相似度得分。
  3. Softmax 计算：对得分进行 Softmax 操作，得到权重分配。
  4. 加权求和：将 Value 与对应的权重相乘，并进行求和，得到最终的输出。

编码器和解码器

Transformer 由多个编码器层和多个解码器层组成。编码器用于将输入序列转换为固定长度的向量表示，而解码器则用于根据编码器的输出和输入序列生成输出序列。

编码器

编码器层由多头自注意力机制、位置编码和前馈神经网络组成。多头自注意力机制可以捕捉到序列中不同位置之间的关系，位置编码则用于表示序列中每个元素的位置信息。

解码器

解码器层由自注意力机制、编码器-解码器注意力机制、位置编码和前馈神经网络组成。编码器-解码器注意力机制允许解码器在生成下一个元素时，不仅关注输入序列，还关注编码器的输出。

应用案例

Transformer 在多个领域都取得了显著的成果，以下是一些应用案例：

  • 机器翻译：Transformer 在机器翻译任务中取得了显著的性能提升，成为目前最先进的机器翻译模型之一。
  • 文本摘要：Transformer 可以用于生成文本摘要，自动提取文档中的关键信息。
  • 问答系统：Transformer 可以用于构建问答系统，根据用户的问题从知识库中检索答案。

扩展阅读

如果您想了解更多关于 Transformer 的内容，可以阅读以下文章：

Transformer 架构图