Transformer 架构是近年来自然语言处理领域的一项重大突破。它通过自注意力机制实现了对序列数据的全局建模，并在多种任务中取得了优异的性能。
Transformer 简介
Transformer 模型由 Google 团队在 2017 年提出，旨在解决 RNN 模型在处理长序列数据时的困难。与传统的循环神经网络（RNN）相比，Transformer 模型具有以下优点：
- 并行计算：Transformer 模型采用自注意力机制，可以并行计算序列中每个位置的表示，从而提高计算效率。
- 全局建模：自注意力机制使得模型能够捕捉序列中任意两个位置之间的关系，从而更好地建模长距离依赖。
- 易于训练：Transformer 模型结构简单，参数较少，易于训练。
Transformer 模型结构
Transformer 模型主要由以下几部分组成：
- 编码器：将输入序列编码成一系列向量表示。
- 解码器：将编码器输出的向量表示解码成输出序列。
- 自注意力机制：用于计算序列中每个位置的表示，并捕捉任意两个位置之间的关系。
实践案例
以下是一个使用 TensorFlow 构建 Transformer 模型的简单示例：
import tensorflow as tf
# 定义模型
def transformer_model(input_ids, training):
# ... 模型定义代码 ...
# 训练模型
model = transformer_model(input_ids, training=True)
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy')
model.fit(dataset, epochs=5)
更多关于 Transformer 模型的实践案例，请访问 TensorFlow Transformer 模型实践。
相关资源
Transformer 模型结构图