🚀 Transformer 模型研究

Transformer 模型是自然语言处理领域革命性的技术架构，其核心基于自注意力机制（Self-Attention Mechanism）与前馈神经网络。以下是关键要点：

• 背景
  2017年论文《Attention Is All You Need》提出，取代传统RNN/LSTM结构，解决长距离依赖问题。

  

• 核心组件

  • 自注意力机制：并行处理序列，捕捉全局依赖（🧠）
  • 位置编码：为模型注入序列顺序信息（📍）
  • 多头注意力：从不同子空间提取特征（🔍）
  • 残差连接与归一化：提升训练稳定性（🛠️）
  

• 应用场景

  • 机器翻译（🌐）
  • 文本生成（✍️）
  • 情感分析（📊）
  • 图像处理（🖼️）
  • 语音识别（🔊）
  

• 扩展阅读
  深入理解实现细节可访问：/ai/overview

  

💡 Transformer 模型已成为现代AI的基石，其变体如 BERT、GPT 等持续推动技术边界。探索更多相关内容：/tech/llm