Transformer 模型自 2017 年提出以来，已成为自然语言处理（NLP）领域的基石。其通过自注意力机制（Self-Attention）和前馈网络（FFN）解决了传统 RNN 的序列依赖问题，成为现代语言模型的主流架构。
📚 核心概念解析
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
- 通过查询（Query）、键（Key）、值（Value）三者交互实现
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Transformer_Attention_Mechanism
位置编码
- 为序列添加位置信息（如正弦/余弦函数或学习向量）
- 使模型理解词序关系
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Position_Encoding_Examples
多头注意力
- 并行计算多个注意力头以捕捉不同特征
- 提升模型的表达能力和泛化性
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Multihead_Attention_Structure
🧠 经典模型案例
| 模型名称 | 应用场景 | 优势特点 |
|---|---|---|
| Transformer | 机器翻译、文本生成 | 首创自注意力架构 |
| BERT | 上下文理解、问答系统 | 双向注意力机制 |
| GPT | 语言生成、对话系统 | 单向自回归结构 |
| T5 | 多任务学习、文本摘要 | 将所有任务统一为文本对 |
📚 扩展学习资源
- 深入理解 Transformer 原理：Transformer 模型详解 → /resources/nlp-tutorials/transformer_introduction
- 实战代码示例：PyTorch 实现 Transformer 模型 → /resources/nlp-tutorials/transformer_code
- 模型对比分析：Transformer 与 RNN 的性能对比 → /resources/nlp-tutorials/transformer_vs_rnn