简介
Transformer 模型自2017年提出以来，彻底改变了机器翻译领域。相比传统的RNN/CNN结构，它通过自注意力机制（Self-Attention Mechanism）实现了更高效的序列处理能力。在翻译任务中，Transformer能同时关注源语言和目标语言的全局信息，显著提升翻译质量与速度。
Transformer 核心结构
编码器-解码器框架
多头自注意力机制
每个头聚焦不同子序列，通过加权求和捕捉全局依赖关系。例如：- 源语言句子中的关键词
- 目标语言中对应的语义关联
位置编码（Positional Encoding）
为序列添加位置信息，确保模型理解词序。公式如下：
$$ PE_{(pos, 2i)} = \sin\left(\frac{pos}{10000^{2i/d}}\right), \quad PE_{(pos, 2i+1)} = \cos\left(\frac{pos}{10000^{2i/d}}\right) $$
机器翻译应用示例
以英文到中文翻译为例：
- 输入：
"The cat sat on the mat." - 输出：
"那只猫坐在地毯上。"
Transformer通过以下步骤完成：
- 编码器提取源语言特征
- 解码器生成目标语言序列
- 注意力机制动态调整上下文权重
优势对比
| 传统模型 | Transformer |
|---|---|
| 依赖循环结构 | 并行处理能力 |
| 难以捕捉长距离依赖 | 自注意力机制解决此问题 |
| 训练速度慢 | 可扩展性更强 |
扩展阅读
想深入了解Transformer的数学原理？可访问：
/transformer_introduction（⭐包含可视化图解与代码实现示例）