Transformer 模型是自然语言处理（NLP）领域的一项重要突破。它通过自注意力机制（Self-Attention Mechanism）和前馈神经网络（Feed Forward Neural Network）来处理序列数据，并在多种 NLP 任务中取得了显著的成果。

自注意力机制

自注意力机制是 Transformer 模型的核心。它允许模型在处理序列数据时，能够关注序列中不同位置的依赖关系。

  • 多头自注意力：将序列分割成多个片段，每个片段分别进行自注意力计算，最后将结果拼接起来。
  • 位置编码：由于 Transformer 模型没有循环结构，因此需要引入位置编码来表示序列中各个元素的位置信息。

前馈神经网络

前馈神经网络用于处理自注意力机制的结果。它由多层全连接层组成，可以学习到更复杂的特征。

实现细节

以下是 Transformer 模型的实现细节：

  • 模型结构：Transformer 模型通常由多个编码器和解码器堆叠而成。
  • 激活函数：常用的激活函数有 ReLU 和 Gelu。
  • 损失函数：在 NLP 任务中，常用的损失函数有交叉熵损失和对比损失。

扩展阅读

想要了解更多关于 Transformer 模型的信息，可以阅读以下文章：

Transformer 模型结构图