Transformer 模型是自然语言处理（NLP）领域的一个重要模型，它基于自注意力机制（Self-Attention Mechanism）和前馈神经网络（Feedforward Neural Network）。以下是 Transformer 模型的一些基本原理：
- 自注意力机制：自注意力机制允许模型在处理序列数据时，能够关注到序列中每个元素的重要性，从而更好地捕捉长距离依赖关系。
- 前馈神经网络：前馈神经网络用于对自注意力机制得到的输出进行进一步的处理，以生成最终的输出。
以下是一些 Transformer 模型的关键组成部分：
- 编码器（Encoder）：编码器由多个自注意力层和前馈神经网络层堆叠而成，用于处理输入序列。
- 解码器（Decoder）：解码器由自注意力层、编码器-解码器注意力层和前馈神经网络层组成，用于生成输出序列。
- 位置编码（Positional Encoding）：由于 Transformer 模型没有循环神经网络（RNN）中的序列顺序信息，因此需要添加位置编码来表示序列中每个元素的位置。
想要了解更多关于 Transformer 模型的内容，可以参考以下链接：
希望这篇文章对您有所帮助！😊