Transformer 是自然语言处理领域革命性的模型架构，其通过自注意力机制（Self-Attention）解决了传统 RNN 的序列依赖问题。以下是关键知识点解析：

1. 核心概念 📚

  • 自注意力机制：允许模型在处理序列时关注不同位置的信息
    Self_Attention
  • 位置编码：为序列添加位置信息，解决模型对顺序的忽略
    Position_Encoding
  • 多头注意力：通过多个注意力头捕捉不同子空间的依赖关系
    Multihead_Attention

2. 架构详解 🧩

  • 编码器-解码器结构
  • 前馈神经网络层（FFN）
  • 层规范化（LayerNorm）技术
  • 残差连接（Residual Connection）

3. 应用场景 🌍

  • 机器翻译（如 Google 的 Neural Machine Translation）
  • 文本生成（如 Chatbot 和文章摘要）
  • 图像识别（Vision Transformer, ViT）
  • 语音处理（Transformer TTS）

4. 扩展学习 📚

如需深入了解实现细节，可参考：
Transformer 实现详解

💡 小贴士：Transformer 的核心思想是通过并行处理替代序列化计算，显著提升训练效率 🚀