Transformer 是一种基于自注意力机制（Self-Attention Mechanism）的革命性神经网络架构，广泛应用于自然语言处理（NLP）领域。其核心优势在于并行计算能力与对长距离依赖关系的高效建模，相较于传统的 RNN 和 CNN，Transformer 在处理序列数据时表现更优。

核心原理 📌

  1. 自注意力机制
    通过计算词与词之间的相关性，使模型能够动态关注输入序列中的关键信息。

    Transformer_Model

  2. 位置编码（Positional Encoding）
    为序列添加位置信息，解决纯注意力机制无法区分词序的问题。

    Positional_Encoding

  3. 多头注意力（Multi-Head Attention）
    通过多个注意力头并行提取不同子空间的信息，增强模型表达能力。

    Multi_Header_Attention

应用场景 🌐

  • 机器翻译：如 Google 的 BERT、GPT 系列模型
  • 文本生成：如 OpenAI 的 GPT-3、ChatGPT
  • 图像处理：Vision Transformer（ViT）将 Transformer 应用于视觉任务
  • 语音识别：Transformer 在语音序列建模中也表现出色

扩展阅读 🔍

技术优势 ✅

  • ⚡ 并行计算：相比 RNN 的序列依赖，可充分利用 GPU 计算资源
  • 📈 长距离依赖建模：通过自注意力机制捕捉序列中任意位置的关联
  • 🔄 可扩展性：模型层数和头数可灵活调整以适应不同任务需求

Transformer 的出现标志着深度学习模型从传统序列处理范式向更高效的注意力机制转变，是 NLP 领域的里程碑。如需深入了解其数学公式与代码实现，可参考 Transformer 公式推导 路径。