Transformer 是一种基于自注意力机制的深度神经网络模型，它在自然语言处理领域取得了显著的成果。本教程将介绍 Transformer 的基本原理和结构。

自注意力机制

自注意力机制是 Transformer 的核心，它允许模型在处理序列数据时，能够关注序列中任意位置的元素。这种机制使得模型能够捕捉到序列中的长距离依赖关系。

  • 自注意力权重计算：每个位置的特征通过一个加权求和的方式，与所有位置的特征进行结合。
  • 多头注意力：将自注意力机制扩展到多个子空间，以捕捉更丰富的信息。

Transformer 结构

Transformer 由多个相同的编码器和解码器层堆叠而成，每层包含多头自注意力机制和前馈神经网络。

  • 编码器：将输入序列编码成固定长度的向量。
  • 解码器：将编码器的输出解码成输出序列。

应用

Transformer 在自然语言处理领域有着广泛的应用，如机器翻译、文本摘要、问答系统等。

  • 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。
  • 问答系统：根据用户的问题，从知识库中检索出相关答案。

扩展阅读

想要更深入地了解 Transformer，可以阅读以下内容：

Transformer 结构图