Transformer 模型是自然语言处理领域的一项重大突破，它通过自注意力机制（Self-Attention）实现了模型的高效和强大。以下是关于 Transformer 原理的简要介绍。
自注意力机制
自注意力机制是 Transformer 模型的核心，它允许模型在处理序列数据时，能够捕捉到序列中任意两个位置之间的依赖关系。这种机制通过计算序列中每个元素与其他元素之间的注意力分数来实现。
注意力计算
注意力分数的计算公式如下：
Attention(Q, K, V) = softmax(QK^T / √d_k) * V
其中，Q、K 和 V 分别代表查询向量、键向量和值向量，d_k 是键向量的维度。
自注意力
在自注意力中，Q、K 和 V 都是由序列中的相同元素生成的。这意味着序列中的每个元素都会参与计算，从而捕捉到序列内部的结构。
编码器和解码器
Transformer 模型由多个编码器和解码器堆叠而成。编码器负责将输入序列转换为固定长度的表示，而解码器则负责将这种表示转换为输出序列。
编码器
编码器由多头自注意力机制和前馈神经网络组成。多头自注意力机制通过将序列分割成多个子序列，并分别计算它们的注意力分数，从而增强模型的表示能力。
解码器
解码器与编码器类似，但它在每个时间步都会参考之前的输出。这种机制称为“自回归”，它允许解码器根据之前的输出生成下一个输出。
图片示例
下面是一个 Transformer 模型的示例图：
扩展阅读
想了解更多关于 Transformer 的信息，可以阅读以下文章：