Transformer 是一种基于自注意力机制（Self-Attention）的深度学习模型，广泛应用于自然语言处理（NLP）领域。它的核心思想通过并行处理序列数据，显著提升了模型效率和性能。以下是关键知识点：

1. 核心组件

  • 自注意力机制：通过计算词与词之间的相关性，捕捉全局依赖关系。
    Self_Attention_Mechanism
  • 位置编码（Positional Encoding）：为输入序列添加位置信息，解决模型对序列顺序的敏感性。
    Positional_Encoding_Transformer
  • 前馈神经网络（FFN）：对每个位置进行非线性变换，增强模型表达能力。

2. 优势

  • 并行计算能力优于 RNN/LSTM
  • 更好的长距离依赖建模
  • 支持多语言处理（如 中文教程）

3. 应用场景

  • 机器翻译（如 英文教程）
  • 文本生成
  • 情感分析
  • 问答系统

4. 学习资源

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