什么是 Transformer？

Transformer 是一种革命性的深度学习架构，通过 自注意力机制（Self-Attention Mechanism）解决了传统 RNN/LSTM 在处理长距离依赖时的局限性。🧠
它由 Vaswani et al. 于 2017 年提出，现已成为 NLP 领域的核心技术之一。

核心组件

  • 自注意力机制
    ⚙️ 允许模型同时关注输入序列中所有位置的信息，提升并行计算效率
    Attention_Mechanism
  • 位置编码
    🧩 为序列添加位置信息，弥补 Transformer 缺乏内置顺序感知的缺陷
  • 前馈神经网络
    💻 多层全连接网络，处理每个位置的独立特征变换

应用场景

  • 机器翻译：如 英译中实践教程
  • 文本生成：从简单对话到复杂文章创作
  • 情感分析：通过上下文理解文本语义
  • 问答系统：结合注意力机制实现精准匹配

学习路径推荐

  1. 先掌握 基础 NLP 概念
  2. 学习 Transformer 架构详解
  3. 实践 PyTorch 实现教程
  4. 拓展阅读 最新研究进展

扩展知识

Transformer 为后续模型如 BERT、GPT 等奠定了基础，建议进一步学习：
📚 Transformer 变体演进
📊 模型性能对比图

通过本课程，你将掌握构建现代 NLP 系统的关键技术，解锁自然语言处理的无限可能！🚀