Transformer模型自2017年提出以来，彻底改变了自然语言处理（NLP）领域。其核心优势在于通过自注意力机制（Self-Attention Mechanism）有效捕捉长距离依赖关系，取代了传统RNN/LSTM的序列化处理方式。
核心技术解析
- 并行计算能力：相比循环结构，Transformer支持全并行化，训练速度提升显著
- 位置编码（Positional Encoding）：通过正弦/余弦函数为序列添加位置信息
- 多头注意力（Multi-Head Attention）：从不同子空间提取特征，增强模型表达能力
- 前馈神经网络：每个位置独立处理，实现非线性变换
应用场景
🌍 机器翻译：Google Translate等工具的核心架构
🌍 文本摘要：自动提取文章核心内容
🌍 问答系统：基于上下文理解的智能回答
🌍 文本生成：如GPT系列模型的底层基础
学习资源
- Transformer模型实现详解（推荐入门）
- PyTorch官方教程（英文资料）
- 可视化示意图（可点击查看模型结构图）
深入理解
建议结合以下内容学习：
扩展阅读
如需了解最新进展，可参考：