Transformer 是一种革命性的神经网络架构，广泛应用于自然语言处理（NLP）任务。以下是关键知识点与实践建议：
核心概念
自注意力机制（Self-Attention）
⚡ 通过计算词与词之间的相关性，捕捉长距离依赖关系位置编码（Positional Encoding）
📏 为序列添加位置信息，使模型理解词序
实践路径
- 入门教程
📘 推荐从 Transformer 实现指南 开始学习 - 进阶优化
🔧 可参考 序列到序列模型 了解更复杂的变体 - 应用案例
🎯 包括机器翻译、文本生成等场景的实战代码
学习资源
📚 官方文档 提供详细API说明
🛠 Colab 示例 可直接运行实验
🔍 模型原理图 附带架构可视化