Transformer 模型是自然语言处理领域的一项重大突破，它通过自注意力机制实现了序列到序列的建模。本教程将带你深入了解 Transformer 模型的原理和应用。

自注意力机制

自注意力机制是 Transformer 模型的核心，它允许模型在处理序列数据时，能够关注到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：每个位置的特征会与序列中所有位置的特征进行点积，然后通过 softmax 函数得到权重。
  • 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。

编码器和解码器

Transformer 模型由编码器和解码器组成，它们分别负责将输入序列转换为特征表示，以及将特征表示转换为目标序列。

  • 编码器：通过堆叠多个自注意力层和前馈神经网络层，将输入序列转换为隐藏状态。
  • 解码器：在解码过程中，除了使用自注意力机制，还使用了一个编码器-解码器注意力机制，以关注编码器的输出。

应用

Transformer 模型在自然语言处理领域有着广泛的应用，包括：

  • 机器翻译：将一种语言的文本翻译成另一种语言。
  • 文本摘要：自动生成文本的摘要。
  • 问答系统：根据用户的问题，从大量文本中找到答案。

扩展阅读

想要更深入地了解 Transformer 模型，可以阅读以下文章：

Transformer 模型架构图