简述transformer原理

Transformer是一种基于自注意力机制的序列到序列模型，广泛应用于自然语言处理、语音识别等领域。它的主要思想是将输入的序列编码成一系列向量，然后解码器根据这些向量生成输出序列。

Transformer模型由编码器和解码器两部分组成。编码器接收输入序列，并将其转换为一系列向量表示。解码器接收编码器输出的向量表示，并生成输出序列。

在编码器中，每个输入序列的词汇都被嵌入到多维空间中的向量中。然后，通过自注意力机制，编码器将每个输入词汇的向量表示都与其他词汇的向量表示进行交互，从而得到一个更全面的序列表示。这些序列表示再经过一些全连接层和归一化操作，得到最终的编码器输出。

在解码器中，我们需要为每个输出位置生成一个向量表示。与编码器不同的是，我们需要同时考虑编码器输出和之前的解码器输出。为此，我们使用了两种类型的注意力机制：一种是编码器-解码器注意力，另一种是解码器自注意力。通过这两种注意力机制，我们可以获得每个输出位置与输入序列之间的对应关系。

最后，解码器将这些向量表示经过一些全连接层和归一化操作，生成最终的输出序列。