Transformer 是一种基于自注意力机制的深度神经网络模型，它在机器翻译、文本摘要、语音识别等自然语言处理任务中取得了显著的成果。本教程将详细介绍 Transformer 的原理、结构和应用。

1. 自注意力机制

Transformer 的核心思想是自注意力机制（Self-Attention），它允许模型在处理序列数据时，自动关注序列中与当前位置相关的其他位置。这种机制使得模型能够更好地捕捉序列中的长距离依赖关系。

2. Transformer 结构

Transformer 由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组成，它们都包含多个相同的层。每一层由多头自注意力机制和前馈神经网络（Feed-Forward Neural Network）组成。

编码器

编码器负责将输入序列转换为固定长度的向量表示。其结构如下：

  1. 多头自注意力机制：将输入序列通过自注意力机制进行加权求和，得到一个加权后的序列。
  2. 位置编码：由于 Transformer 没有循环结构，无法直接处理序列的顺序信息，因此需要添加位置编码。
  3. 前馈神经网络：对加权后的序列进行非线性变换，增强模型的表达能力。

解码器

解码器负责将编码器的输出序列转换为输出序列。其结构如下：

  1. 多头自注意力机制：将编码器的输出序列与解码器的输入序列进行自注意力操作。
  2. 编码器-解码器注意力机制：将编码器的输出序列与解码器的输入序列进行注意力操作，以获取上下文信息。
  3. 位置编码：与编码器相同，添加位置编码。
  4. 前馈神经网络：对加权后的序列进行非线性变换。

3. 应用

Transformer 在自然语言处理领域取得了显著的成果，以下是一些典型的应用场景：

  • 机器翻译：将一种语言的文本翻译成另一种语言。
  • 文本摘要：将长文本压缩成简洁的摘要。
  • 语音识别：将语音信号转换为文本。

4. 扩展阅读

如果您想深入了解 Transformer，以下是一些推荐的资源：

Transformer 结构图