Transformer 模型教程：从基础到实践 🚀

Transformer 模型是自然语言处理领域革命性技术，其自注意力机制（Self-Attention）彻底改变了序列建模方式。以下是关键知识点梳理：

核心结构解析 🔍

1. 编码器-解码器框架

   • 多头注意力机制（Multi-Head Attention）
   - 前馈神经网络（Feed-Forward Network） - 位置编码（Positional Encoding）实现序列位置信息

2. 训练与推理流程

   • 使用掩码处理防止位置信息泄露
   • 梯度下降优化器参数更新
   • 梯度裁剪（Gradient Clipping）避免爆炸梯度

应用场景展示 🌐

• 机器翻译：如 Transformer 模型详解 页面展示的英德翻译案例
• 文本生成：通过解码器输出序列
• 问答系统：利用注意力机制聚焦关键信息
• 图像识别：Vision Transformer（ViT）变体应用

学习资源推荐 📚

• 官方论文：Attention Is All You Need
• 代码实现：PyTorch Transformer 实例
• 可视化工具：Transformer 模型交互演示

📌 小贴士：理解 Transformer 的位置编码是掌握其本质的关键，建议结合可视化工具加深认知。