模型概述

Transformer 是由 Google 在 2017 年提出的革命性序列建模架构，彻底改变了自然语言处理领域。其核心优势在于：

  • 并行计算能力：相比 RNN 的串行处理，显著提升训练效率
  • 自注意力机制（Self-Attention）：捕捉长距离依赖关系
  • 位置编码：为序列添加位置信息
Transformer_Model_Structure

核心结构解析

编码器（Encoder）

  • 由 N 个相同的层堆叠而成
  • 每个层包含：
    • 多头自注意力机制（Multi-Head Attention）
    • 前馈神经网络（Feed-Forward Network）
    • 层归一化（Layer Normalization）
    • 残差连接（Residual Connection）
Encoder_Decoder_Architecture

解码器（Decoder）

  • 包含 masked 自注意力机制，防止位置信息泄露
  • 通过 attention 机制与编码器交互
  • 同样采用多头注意力和前馈网络结构

应用场景

  1. 机器翻译：如 深入理解Transformer模型的实现细节
  2. 文本摘要：利用模型生成简洁的文本表示
  3. 问答系统：通过上下文理解回答用户问题
  4. 语音识别：将音频信号转化为文本
Machine_Translation_Application

扩展学习

如需进一步了解 Transformer 的变体和优化，可参考：