Transformer架构详解 📚

Transformer 是一种基于自注意力机制（Self-Attention）的深度学习模型，被广泛应用于自然语言处理（NLP）领域。其核心思想是通过并行处理序列数据，替代传统RNN的序列依赖方式，显著提升训练效率与效果。

核心组件 🧩

1. 自注意力机制
   允许模型在处理每个元素时，动态关注序列中其他相关元素。

   

2. 位置编码（Positional Encoding）
   为输入序列添加位置信息，解决Transformer对序列顺序的感知问题。

   

3. 前馈神经网络（FFN）
   每个位置独立进行非线性变换，增强模型表达能力。

   

应用场景 🌐

• 机器翻译：如 Google 的 Transformer 模型 实现了高质量的中英翻译
• 文本生成：如 GPT 系列模型基于 Transformer 的解码器架构
• 问答系统：通过编码器-解码器结构理解上下文并生成答案

扩展阅读 🔍

• 深入理解注意力机制
• Transformer 在文本分类中的应用
• 对比 RNN 与 Transformer 的性能差异

💡 Transformer 的成功推动了 NLP 领域的范式变革，建议结合代码实践加深理解