🧠 什么是Transformer？

Transformer是一种基于自注意力机制（Self-Attention）的深度学习模型，广泛应用于自然语言处理任务中。其核心优势在于并行计算能力，显著提升了训练效率。🎉

📌 核心组件

  1. 自注意力机制

    • 通过计算词与词之间的相关性，捕捉长距离依赖
    • 公式：$ \text{Attention}(Q, K, V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V $
    • Transformer_Structure

  2. 位置编码（Positional Encoding）

    • 为序列添加位置信息，解决Transformer对顺序敏感的问题
    • Positional_Encoding

  3. 前馈神经网络（FFN）

    • 每个位置独立进行非线性变换，增强模型表达能力
    • Transformer_FFN

🛠 实现步骤

  1. 数据预处理

    • 构建词表并进行分词
    • 添加特殊标记（如[CLS]、[SEP]）
    • 归一化处理与填充（Padding）

  2. 模型搭建

    • 使用PyTorch或TensorFlow实现自定义Transformer层
    • 示例代码片段： 
      import torch.nn as nn
class TransformerBlock(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, num_heads):
        super().__init__()
        self.attention = nn.MultiheadAttention(d_model, num_heads)
    # ... 其他方法

  3. 训练与优化

    • 采用交叉熵损失函数
    • 使用AdamW优化器并设置学习率调度器
    • Transformer_Training

📚 扩展学习

如需深入了解注意力机制的实现细节，可参考：
/tutorials/deep_learning/attention_mechanism

🔗 查看完整代码示例