Transformer 翻译模型教程

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，由 Google 在 2017 年提出。它彻底改变了自然语言处理领域，尤其在机器翻译任务中表现卓越。相比传统的 RNN/LSTM 模型，Transformer 能并行处理序列数据，显著提升训练效率。

Transformer 的核心优势

• 并行计算：无需逐词处理，可同时计算所有位置的输出
• 长距离依赖：自注意力机制能捕捉序列中任意两个位置的关系
• 模块化设计：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）可独立优化
• 位置编码：通过可学习的向量为序列添加位置信息

模型架构解析

编码器（Encoder）

- 多个相同的 Encoder 层堆叠 - 每层包含：多头自注意力（Multi-Head Attention） + 前馈神经网络（Feed Forward）

解码器（Decoder）

- 包含掩码机制防止位置信息泄露 - 通过 encoder-decoder attention 连接编码器与解码器

自注意力机制

- 通过计算词与词之间的相似度（如 cosine similarity） - 生成加权的上下文表示（Context Vector）

应用场景

1. 机器翻译（如英文→中文）
2. 文本生成（如 chatbot 回复）
3. 问答系统（如基于上下文的回答）
4. 语音识别（如音频转文本）

扩展阅读

• 深入理解 Transformer：Transformer 原理详解
• 实战项目：使用 PyTorch 构建翻译模型

学习资源

• Transformer 论文原文
• 可视化 Transformer 结构
• 动手实现代码示例

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