简介
Transformer 是一种基于自注意力机制（Self-Attention）的深度学习模型，广泛应用于自然语言处理领域。其核心优势在于并行计算能力和对长距离依赖关系的建模效果。以下是实现 Transformer 的关键步骤：
输入处理
将文本序列转换为嵌入向量，使用位置编码（Positional Encoding）保留序列顺序多头注意力机制
通过多个注意力头并行计算，提升模型对不同位置信息的捕捉能力前馈神经网络
每个位置通过独立的前馈网络进行非线性变换训练与推理流程
使用掩码技术处理序列，通过损失函数优化模型参数
实现步骤
- 安装依赖：
pip install torch - 构建模型架构：参考 Transformer 模型详解
- 编写训练代码：使用 PyTorch 实现注意力层与前馈网络
- 调试与优化：通过可视化工具分析模型表现
扩展阅读
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