理解 Transformers 模型 🧠

什么是 Transformers？

Transformers 是一种革命性的深度学习架构，由 Google 研究团队于 2017 年提出。它通过 自注意力机制（Self-Attention） 代替传统 RNN 的序列建模方式，显著提升了自然语言处理任务的效率与效果。

核心组件解析

1. 自注意力机制
   允许模型在处理序列时关注不同位置的信息，解决了 RNN 的长距离依赖问题。

   

2. 位置编码（Positional Encoding）
   为序列添加位置信息，使模型能区分词序。例如：

   • 正弦函数编码
   • 学习型编码
   

3. 多头注意力（Multi-Head Attention）
   通过多个注意力头并行处理信息，增强模型对不同特征的捕捉能力。

   

实际应用场景

• 机器翻译：如 英文课程：Transformer 深入解析
• 文本生成：如 GPT、BERT 等预训练模型
• 问答系统：通过上下文理解生成精准答案

学习路径推荐

1. 先掌握 基础序列建模知识
2. 学习 PyTorch 实现 Transformer
3. 探索 Transformer 的优化技巧

💡 小贴士：建议结合代码实践加深理解，例如尝试 Transformer 的可视化教程