Transformer 是自然语言处理领域革命性的模型架构，因其自注意力机制（Self-Attention）在长距离依赖建模上表现出色，被广泛应用于机器翻译、文本生成等任务。以下是关键知识点梳理：
📘 1. 核心概念
- 自注意力机制：通过计算词与词之间的相关性，赋予不同位置的词不同权重（如
<center><img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/transformers_tutorial/" alt="transformers_tutorial"/></center>） - 位置编码：为序列添加位置信息（
position_encoding） - 多头注意力：并行计算多个注意力子空间（
multi_head_attention）
🛠 2. 实战步骤
- 安装依赖：
pip install torch - 构建模型：使用
torch.nn.Transformer类 - 训练模型：定义损失函数（如交叉熵）和优化器
- 推理阶段：输入文本并获取输出结果
🌐 3. 应用场景
- 机器翻译（如英译中）：
/model_tutorial可深入了解 - 文本摘要：
text_summarization - 情感分析：
sentiment_analysis
📌 扩展阅读
深度解析 Transformer 模型结构
对比 RNN 与 Transformer 的差异