transformer架构原理

Transformer是一种基于自注意力机制的编码器-解码器结构，用于自然语言处理和其他序列到序列任务。其架构主要包含以下几个部分：

1. 编码器：由多层相同的自注意力层和前向神经网络组成，用于将输入序列编码成一系列上下文向量。

2. 解码器：由多层相同的自注意力层、编码器-解码器注意力层和前向神经网络组成，用于根据编码器输出的上下文向量生成输出序列。

3. 自注意力机制：通过计算每个输入位置与其他位置之间的相似度，来确定每个位置的重要性，从而将上下文信息编码到每个位置的向量表示中。

4. 编码器-解码器注意力机制：在解码器端，通过计算解码器当前位置与编码器输出序列中所有位置之间的相似度，来确定哪些编码器位置最相关，从而引入编码器端的上下文信息。

5. 前向神经网络：用于在自注意力层和编码器-解码器注意力层之间进行非线性变换，从而增强模型的表达能力。

Transformer架构的优点在于它能够捕捉输入序列之间的长距离依赖关系，同时减少了对序列顺序的依赖，使得模型训练更加高效。