Transformer 模型是自然语言处理领域的一项重要突破，它通过自注意力机制实现了序列到序列的建模。本教程将带你了解 Transformer 模型的基本原理和应用。

基本概念

Transformer 模型主要由编码器和解码器两部分组成，它们都包含多个相同的编码层和解码层。

编码器

编码器负责将输入序列转换为固定长度的向量表示。每个编码层包含以下组件：

  • Multi-Head Attention: 自注意力机制，能够捕捉序列中的长距离依赖关系。
  • Positional Encoding: 为序列添加位置信息，使模型能够理解序列的顺序。
  • Feed-Forward Neural Networks: 对自注意力层的结果进行非线性变换。

解码器

解码器负责将编码器的输出转换为输出序列。每个解码层包含以下组件：

  • Masked Multi-Head Attention: 在解码过程中，只允许当前层关注之前层的输出。
  • Self-Attention: 对解码器的输出进行自注意力操作。
  • Encoder-Decoder Attention: 对编码器的输出和解码器的输出进行交叉注意力操作。
  • Feed-Forward Neural Networks: 对注意力层的结果进行非线性变换。

应用场景

Transformer 模型在自然语言处理领域有着广泛的应用，以下是一些常见的应用场景：

  • 机器翻译: 将一种语言的文本翻译成另一种语言。
  • 文本摘要: 自动生成文本的摘要。
  • 问答系统: 根据用户的问题，从大量文本中找到相关答案。
  • 文本生成: 根据输入的文本，生成新的文本内容。

扩展阅读

想要更深入地了解 Transformer 模型，可以阅读以下文章：

Transformer 模型结构图