PyTorch 实现 Transformer 模型：从零开始构建 NLP 工具 🧠

Transformer 模型是自然语言处理领域的重要突破，其基于自注意力机制（Self-Attention）的架构在序列建模、机器翻译等任务中表现出色。以下将引导你了解如何使用 PyTorch 实现该模型。

核心组件解析 📦

1. 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
   • 公式：$ \text{Attention}(Q, K, V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V $
   

2. 位置编码（Positional Encoding）

   • 为序列添加位置信息，解决 Transformer 缺乏顺序感知的问题
   • 可使用正弦/余弦函数生成固定位置编码，或通过可学习参数实现
   

3. 前馈神经网络（FFN）

   • 每个位置独立处理，采用两个全连接层的结构
   • 公式：$ \text{FFN}(x) = \max(0, W_2 \cdot \tanh(W_1 \cdot x + b_1)) + b_2 $
   

实现步骤指南 💻

1. 定义 MultiHeadAttention 类
2. 构建 PositionalEncoding 模块
3. 实现 TransformerEncoderLayer
4. 组合 TransformerModel
5. 训练与推理流程

⚠️ 注意：实际代码需处理 mask 机制与训练细节，建议参考 learn/courses/nlp_transformers/transformer_architecture 深入学习

扩展学习建议 📚

• 想了解 Transformer 在实际场景中的应用？可查看 learn/courses/nlp_transformers/transformer_applications
• 对 PyTorch 的高级 API 感兴趣？推荐 learn/courses/nlp_transformers/pytorch_tutorial